EVSEL ATIKLARIN DERİN ÖĞRENME TEKNİKLERİ İLE AYRIŞTIRILMASI

Authors : Yunus Emre KARACA, Serpil ASLAN, Cengiz HARK

Pages : 10-19

Doi:10.53070/bbd.1071536

View : 9 | Download : 7

Publication Date : 2022-06-06

Article Type : Research Paper

Abstract :Derin öğrenme teknolojisinin hızlı gelişimi sayesinde günlük yaşantımızın hemen hemen her noktasında kullanılan akıllı sistemler geliştirilmektedir. Geliştirilen uygulamalar hayatımızı kolaylaştırdığı gibi doğaya da olumlu katkılar sağlamıştır. Geleneksel atık ayrıştırma yöntemleri, verimlilik ve doğruluk açısından yetersiz kalmaktadır. Ayrıca yüksek maliyetli olmasının yanında çevresel riskler bakımdan da sıkıntılar doğurabilir. Son yıllarda, yapay zekâ, makine öğrenmesi ve beraberinde getirdiği derin öğrenme teknikleri organik, evsel ve ambalaj atıkların ayrıştırılması gibi karmaşık problemlerin çözümünde popüler bir yöntem olmuştur. Bu çalışmada, hem insan ve canlı yaşamı hem de doğanın korunması açısından büyük öneme sahip olan evsel atıkların ayrıştırılması problemi ele alınmıştır. Yapay zekâ kümesinde yer alan makine öğrenmesinin bir alt kolu olan derin öğrenme ile evsel atıkların tespit edilip ayrıştırılması için popüler konvansiyonel sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(CNN); tabanlı ResNet-50, DenseNet-121, Inception-V3, VGG16 mimarileri kullanılarak sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır.
Keywords : Derin Öğrenme, Konvansiyonel Sinir Ağları CNN, , Görüntü İşleme, Geri Dönüşüm, Biyolojik Yaşam