Veriyi Anlama Dönüştür
Deep Learning - Computer Vision - GPU Inference
Deep Learning - Computer Vision - GPU Inference

Ömer Faruk Pirhasanoğlu
Derin öğrenme ve bilgisayarla görme alanında uzmanlaşmakta olan 3. sınıf Bilgisayar Mühendisliği öğrencisiyim. Mimari tasarımdan bulut dağıtımına kadar uçtan uca üretim kalitesinde, olabildiğince optimize yapay zeka modelleri tasarlıyor, eğitiyor ve deploy ediyorum.
- Deep Learning Development & Deployment - Framework'ler: Keras (TensorFlow backend) · PyTorch
Kütüphaneler: NumPy · Pandas · Matplotlib · OpenCV
Model inşası: CNN · Transfer Learning
Çok Fazlı Eğitim · Fine-Tuning · Regularization
GPU-Optimized Preprocessing Pipeline
Production Inference Optimization
FastAPI · Cloud Deployment · Docker · AI-Backend
Python (ileri düzey) · Git / GitHub
Herkesin kullanımına açık uçtan uca bir görüntü sınıflandırma sistemi geliştirip deploy ettim: ön işleme pipeline'ı → 2 fazlı transfer learning (temel katmanlar donduruldu, üst katmanlar düşük öğrenme hızıyla fine-tune edildi, en iyi sonuç için kendi sınıflandırma katmanlarım eklendi) → Docker'lı AI-Backend → canlı bulut endpoint'i.
Sıkıcı teknik laflar bir yana; bilgisayar denen ve mimarisine hayran olduğum bu çok havalı hesap makinesinin tabiri caizse "öğrenebiliyor" oluşu, içine doğduğum çağın en müthiş kırılma noktası gibi :D Dolayısı ile bu teknoloji ve insanımızın arasındaki pürüzler kaldırılmalı, AI okuryazarlığımız hem bireysel hem toplumsal ölçekte ilerleme kaydetmeli.
AI teknolojilerinin ulaşılabilir ve açıklanabilir olmasını vizyon edindiğimden, bir de elbette ki yetkinliklerimi gösterebilmek istediğimden bu platformu kurdum.
Ben feedback panelini bitirene kadar öneriler için sosyal medya adreslerim hep aktif olacak.
Kapsamlı veri setleriyle eğitilmiş sinir ağları ve üretim ortamına hazır, API destekli sistem mimarileri.
Keras kullanılarak eğitilmiş Convolutional Neural Network modelim. Yüklenen görüntülerin her bir pikselini özenle analiz eder.
PyTorch ortamında eğitilmiş bir dil modeli. Yüklenen metinleri anlamlandırır, özetler ve duygu analizleri yapar.
PyTorch tabanlı model ile görüntü içindeki nesneleri tespit eder, bounding box ile işaretler ve güven skorlarını raporlar.