Konvolüsyonel Sinir Ağları ile Ichneumonidae (HYMENOPTERA) Alt Familyarının Belirlenmesi

Teknolojik gelişmeler; akıllı mobil cihazlar, dijital kameralar gibi gereçlerin artmasına ve yaygın olarak kullanımına vesile olmuştur. Bu gelişmeler Derin Öğrenme gibi modern makine öğrenimi yöntemleriyle birlikte biyolojik görüntü verilerindeki artışı da beraberinde getirmiştir. Bu hızlı artış, otomatikleştirilmiş tür tanımlaması için araştırmacılara fırsatlar sunmaktadır. Bu çalışmada; Ichneumonidae alt familyalarının belirlenmesi için Derin Öğrenme yöntemlerinden biri olan konvolüsyonel sinir ağlarına odaklanılmıştır. Bu işlem için ResNet-152 konvolüsyonel sinir ağı mimarisi kullanılmıştır. Deneysel çalışmalar sonucunda %91.35 oranında doğruluk elde edilmiştir

Technological developments; It has led to the increase and widespread use of devices such as smart mobile devices and digital cameras. These developments have brought about the increase in biological image data along with modern machine learning methods such as Deep Learning. This rapid increase offers researchers opportunities for automated species identification. In this study; Convolutional neural networks, one of the Deep Learning methods, have been focused on to determine Ichneumonidae subfamilies. ResNet-152 convolutional neural network architecture is used for this process. As a result of experimental studies, an accuracy of 91.35% was obtained.