MBlock, genellikle eğitim amaçlı kullanılan bir grafiksel programlama ortamıdır ve çocuklara kodlama becerilerini öğretmek için yaygın olarak kullanılır. Ancak, makine öğrenimi tabanlı nesne tanıma gibi daha gelişmiş projeler için de kullanılabilir.

Makine öğrenimi, bir algoritmanın veriye dayalı olarak belirli bir görevi öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Nesne tanıma ise, bir görüntüdeki veya video akışındaki nesneleri tanımlama sürecidir.

Makine öğrenimi tabanlı nesne tanıma uygulaması için mBlock kullanarak şu adımları izleyebilirsiniz:

  • Nesne Veri Setinin Hazırlanması: İlk adım, farklı nesnelerin fotoğraflarını içeren bir veri seti toplamak olacaktır. Örneğin, elma, muz, top gibi nesnelerin çeşitli açılardan fotoğraflarını çekebiliriz.
  • mBlock ile Veri Setinin Yüklenmesi: Ardından, mBlock programını kullanarak bu fotoğrafları sisteme yükleyeceğiz. mBlock'un görüntü işleme araçları sayesinde bu adım oldukça kolay olacaktır.
  • Makine Öğrenimi Modelinin Eğitimi: Eğitim veri setimizi kullanarak bir makine öğrenimi modeli eğiteceğiz. Bu model, görüntülerdeki nesneleri tanımayı öğrenecek ve sonunda uygulamamızda kullanılabilir hale gelecek.
  • mBlock ile Model Entegrasyonu: Eğitilen modeli mBlock programına entegre edeceğiz. Bu sayede, modeli kullanarak gerçek zamanlı nesne tanıma yapabileceğiz.
  • Uygulamanın Test Edilmesi ve Geliştirilmesi: Son olarak, geliştirdiğimiz uygulamayı test edeceğiz. Test aşamasında, modelin doğruluğunu değerlendirecek ve gerektiğinde uygulamayı iyileştireceğiz. Bu süreçte, mBlock'un sağladığı kolaylık ve esneklikten yararlanarak uygulamayı geliştirmeye devam edeceğiz.

mBlock'un sunduğu grafiksel programlama ortamı, bu adımları uygulamayı kolaylaştırabilir ve makine öğrenimi konusundaki teknik ayrıntıları azaltarak daha geniş bir kitleye ulaşmanıza olanak tanır. Ancak, bu tür gelişmiş projeler için iyi bir anlayışa sahip olmanız ve modelinizi nasıl eğiteceğinizi bilmek önemlidir.

Uygulama Videosu: