• 29-03-2021, 20:10:54
    #1
    Sorun çözüldü.
  • 29-03-2021, 20:53:11
    #2
    Geçen sene malatya depreminden sonra ünlenen bir çinli vardı. Arduino ile yapıyordu sanırım. O adamı bulabilirseniz öğrenebilirsiniz ama halkı korkutmaktan para cezası falan yemişti
  • 29-03-2021, 21:14:00
    #3
    Misafir adlı üyeden alıntı: mesajı görüntüle
    Geçen sene malatya depreminden sonra ünlenen bir çinli vardı. Arduino ile yapıyordu sanırım. O adamı bulabilirseniz öğrenebilirsiniz ama halkı korkutmaktan para cezası falan yemişti
    Ya bir ödevde istemiş hoca örnek vermiş bunun gibi bir şey yapın demiş veri kısmından pek anlamadığım için takıldım kaldım
  • 30-03-2021, 00:21:38
    #4
    Veri ve örnek hakkında bilgi verirseniz nasıl bir yöntem kullanmanız gerektiğiyle ilgili fikir yürütebiliriz. Machine learning temelli bir yaklaşım isteniyorsa Naive Bayes gibi sınıflandırma yöntemlerini kullanabilirsiniz gibi duruyor.
  • 30-03-2021, 09:09:39
    #5
    rcu adlı üyeden alıntı: mesajı görüntüle
    Veri ve örnek hakkında bilgi verirseniz nasıl bir yöntem kullanmanız gerektiğiyle ilgili fikir yürütebiliriz. Machine learning temelli bir yaklaşım isteniyorsa Naive Bayes gibi sınıflandırma yöntemlerini kullanabilirsiniz gibi duruyor.
    Teşekkürler ilginiz için şöyle bir örnek verilmiş ödev içeriğinde https://www.kaggle.com/mahadevmm9/earthquake-prediction buradaki gibi istenmiş.
  • 30-03-2021, 14:39:11
    #6
    Yazıda gayet güzel açıklanmış aslında. Öncelikle girdi olarak enlem boylam ve zaman bilgisi alınıyor, çıktı olarak da depremin şiddet ve derinliği tahmin edilmeye çalışılıyor. Burada yapmak istediğiniz işi 2 farklı yöntemle anlatmış. İlk olarak random forest regressor kullanılmış. Bu Machine Learning temelli bir algoritma, bir çok yöntemin beraber kullanıldığı bir regresyon tahmin modeli oluşturuyor. Sonrasında modelin çalışmasında kritik öneme sahip hiper parametreler Grid Search CV işlemiyle test edilmiş, en iyi sonuç veren haliyle 87% başarı olanı elde edilmiş.

    2. yöntem, regresyon modeli yerine yapay sinir ağı kullanımı. Machine Learning verilere daha yüzeysel yaklaşırken Deep Learning tabanlı yapay sinir ağları, verileri daha derin analiz etme şansına sahip. Yine Grid Search CV ile hiper parametreler test edilmiş, en uygun olanlar ile tahmin işlemini yapacak model oluşturulmuş. Yöntemin başarısı 92% olarak ölçülmüş.

    Ödevinizde buna benzer fakat farklı bir halini oluşturmanız gerekiyorsa, Machine Learning algoritmasını sklearn kütüphanesinden istediğiniz biriyle değiştirip deneyebilirsiniz. Deep learning için de modelin katman, nöron sayısı ve hiper parametreler değiştirilebilir. Takıldığınız yer olursa sorabilirsiniz, yardımcı olmaya çalışırım.
  • 02-04-2021, 12:28:49
    #7
    must4f4topal adlı üyeden alıntı: mesajı görüntüle
    Merhaba arkadaşlar python ile deprem tahmini yapmam gerekiyor bu konuda çalışma yapan birileri oldu mu yardımcı olabilecek birileri var mı acaba?
    Yapay Zeka ile yapabilirsiniz RNN kullanabilirsiniz veya Direk Sinir Ağlarınıda kullanabilirsiniz