Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Kayısı İç Çekirdeklerinin Sınıflandırılması

Abstract

Kayısı çekirdeği üretimi ve tüketimi fazla olan bir gıda ürünüdür. Kayısı iç çekirdeklerinin makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak, tatlı veya acı olarak sınıflandırılması bu çalışmanın konusunu oluşturmaktadır. Hem tatlı hem de acı kayısı iç çekirdeği için talep miktarı oldukça fazladır. Depolama şartları gibi nedenlerden dolayı kayısı iç çekirdekleri zaman zaman birbirine karışabilmektedir. Bu durum tüketiciler tarafından istenmeyen bir durumdur. Kayısı iç çekirdeğinin ayrıştırılması, gözle her zaman mümkün olmamaktadır. Bu çalışmanın amacı, insan faktörünü ortadan kaldırabilecek bir sınıflandırma yönteminin geliştirilmesidir. Bu sınıflandırma işlemi için k En Yakın Komşu, Destek Vektör Makinesi, Karar Ağacı, Rasgele Orman, Adaptive Boosting, Gaussian Naive Bayes ve Çok Katmanlı Algılayıcı algoritmaları kullanılmıştır. Yeterli sayıda öznitelik ile algoritmaların yarıdan fazlası sınıflandırma işlemini %100 başarı ile elde edebilmektedir. En az sayıda öznitelik kullanarak en iyi başarı Rasgele Orman algoritması ile elde edilmiştir. Sonuçlar göstermiştir ki, kayısı iç çekirdeklerinin sınıflandırılması işlemi makine öğrenmesi algoritmaları ile başarılı bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir.