Derin Öğrenme Araştırma Alanlarının Literatür Taraması

Abstract

Derin öğrenme (Deep Learning-DL), birçok alanda önemli başarılar elde etmiş güçlü bir makine öğrenmesi yöntemidir. Özellikle son on yılda, bilgisayarlı görü, nesne tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme gibi birçok araştırma alanında başarılı sonuçlar elde ederek, yapay zekanın derin uykudan uyanmasına yol açmıştır. Günümüzde, çeşitli alanlardaki birçok araştırmacı, DL yöntemlerini kullanarak alanlarında en iyi sonucu almaya çalışmaktadır. Bu tarama çalışmasında, DL modelleri ve DL ile çalışılabilecek önemli araştırma konuları hakkında bilgiler vererek araştırmacılara rehberlik etmeyi hedefliyoruz. Çalışmada Özerk Araçlar (Autonomous Vehicles), Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing), El Yazısı Karakter Tanıma (Handwritten Character Recognition), İmza Doğrulama (Signature Verification), Ses ve Video Tanıma (Voice and Video Recognition), Tıbbi Görüntü İşleme (Medical İmage Processing), Büyük Veri (Big Data) gibi dünyanın en popüler ve en zorlu alanlarında yapılan DL çalışmalarını inceliyoruz. Ayrıca, araştırmacılara yardımcı olmak için, incelediğimiz bu alanlardaki DL ile çalışılabilecek, henüz çalışılmamış veya yeterince iyi sonuçlar elde edilememiş problemlere dikkat çekerek olası araştırma konularını listeliyoruz. Günümüzde, Derin öğrenme yöntemleri nesne tanıma alanında insanlardan daha iyi sonuçlara ulaşmıştır. DL üzerine yapılan çalışmalar dikkate alındığında, bu başarının otonom araçlar, tıbbi görüntü işleme, büyük veri analizi ve karakter tanıma gibi alanlarda da gerçekleşeceği öngörülmektedir. https://dx.Deep learning (DL) is an important machine learning field that has achieved considerable success in many research areas. In the last decade, the-state-of-the-art studies on many research areas such as computer vision, object recognition, speech recognition, and natural language processing were especially led to the awakening of the artificial intelligence from deep sleep. Nowadays, many researchers try to find solutions to many problems in various fields under the light of DL methods. In this study, it is presented important knowledge to guide about DL models and challenging topics that can be used in DL for researchers. This study investigated DL studies which are made in the most popular and challenging fields such as autonomous vehicles, natural language processing, handwritten character recognition, signature verification, voice and video recognition, medical image processing, and big data. Furthermore, this study points out the remaining challenges of these research areas that can be solved by DL, and discusses future topics to help the researchers. In the present day, Deep learning methods have reached better results than humans in object recognition. According to the literature studies on DL, It is foreseen that this success will be achieved in areas such as autonomous vehicles, medical image processing, big data analysis, and character recognition. https://dx.

Sentinel-1 SAR Images and Deep Learning for Water Body Mapping

“…However, they are unable to differentiate between water and water-like surfaces. It should be noted that deep neural networks such as CNN and RNN are the most used for flood monitoring and mapping [13,[16][17][18]. Likewise, supervised, unsupervised, and contrastive algorithms have been used.…”

Yerel İkili Desenler Histogramları ile Covid-19 Tanılı Kişiler Üzerinde Kimlik Analizi ve Bildiri Sistemi

“…Sağlık, robotik ve savunma sanayiindeki gelişmeler incelendiğinde yapay zekanın önemli bir alan olduğu ve bu alanda daha çok çalışma yapılması gerektiği anlaşılmaktadır [6]. Yapay zeka alanında görüntü analizi [7][8][9], biyometrik tanıma sistemleri [10], hayvanlarda yüz analizi [11], plaka tanıma [12], zatürre hastalığının teşhisi [13], yüz tespiti [14][15][16][17], yüz analizi [18,19], yüz kimlik doğrulama sistemi [6,20], cinsiyet tanıma sistemi [21], elektronik sistemler [22,23], ekonomik işlemlerin analizi [24,25], tanımlama ve tahmin [26] gibi çalışmalar yapılmıştır.…”

Should Students of All Majors Study Artificial Intelligence?

“…Artificial intelligence includes technologies such as machine learning, natural language processing, computer vision, machine reasoning and much more, which are increasingly being introduced into our daily lives. That is why deep learning has become one of the most popular areas of AI research [1].…”