Debugging image classification algorithms using human assisted feedback

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK VE ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: KADİRCAN BECEK

Danışman: GÖZDE AKAR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Sinir Ağı hata ayıklaması, öğrenilen parametreleri harici yardımla geliştirmeye çalışan, nispeten yeni ortaya çıkmış bir derin öğrenme alanıdır. Bu konuyu ele almada özellikle aktif olan iki akademik alan vardır: görsel analitik ve Açıklanabilir Yapay Zeka. Bu yöntemler bir sinir ağının nasıl yorumlanacağını iyileştirebilirken, sinir ağının doğruluğunu artırmak için bir insanın uzman görüşünü sağlayamaz. Dolayısıyla bu ağlar yorumlanırken istenmeyen çıktılara sahip olabilir. Örneğin, bazı sınıflara karşı önyargıları olabilir veya aşırı öğrenme nedeniyle etkili bir şekilde çalışmayabilirler. Bu tezde, bu sorunun üstesinden gelmek için iki adımlı bir yöntem öneriyoruz: (1) görselleştirme kullanarak özellik katkısını sunmak, (2) insanlardan geri bildirim almak ve alakasız veya çekişmeli özellikleri devre dışı bırakarak ağı yeniden eğitmek.