Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Kayısı Iç Çekirdeklerinin
Sınıflandırılması

dc.contributor.author	Şenel Ahmet, Fatih
dc.date.accessioned	2021-12-15T10:46:39Z
dc.date.available	2021-12-15T10:46:39Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.issn	2147-3129
dc.identifier.issn	2147-3188
dc.identifier.uri	https://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpjNE1EVXpNdz09/makine-ogrenmesi-algoritmalari-kullanilarak-kayisi-ic-cekirdeklerinin-siniflandirilmasi
dc.identifier.uri	http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/20.500.12643/3243
dc.description.abstract	Kayısı çekirdeği üretimi ve tüketimi fazla olan bir gıda ürünüdür. Kayısı iç çekirdeklerinin makine öğrenmesialgoritmaları kullanılarak, tatlı veya acı olarak sınıflandırılması bu çalışmanın konusunu oluşturmaktadır. Hemtatlı hem de acı kayısı iç çekirdeğ
dc.description.abstract	Apricot kernel is a food product with high production and consumption. The classification of apricot kernels as sweet or bitter using machine learning algorithms is the subject of this study. The demand for both sweet and bitter apricot kernels are quit
dc.language.iso	Turkish
dc.source	Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
dc.title	Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Kayısı Iç Çekirdeklerinin Sınıflandırılması
dc.identifier.issue	2
dc.identifier.startpage	807
dc.identifier.endpage	815
dc.identifier.volume	9

Files in this item

Files	Size	Format	View
There are no files associated with this item.