2023-2024 (Güz) Derin Öğrenme Projeleri
Her öğrencinin sorumlu olduğu verisetleri aşağıdaki listede belirtilmiştir. Vize uygulaması olarak 1D-CNN, 2D-CNN (Klasik) ve DBN uygulamaları yapılacaktır.
1D-CNN: Zaman serileri doğrudan sizlerin modelleyeceği farklı CNN yapılarına göre en az 15 farklı modelde denenerek başarımlar raporlanacaktır.
2D-CNN: Zaman serileri resime dönüştürülerek (plot) klasik CNN modeline giriş olarak verilecektir. Kendi modelleyeceğiniz CNN yapılarıyla enaz 15 model üzerinde deneyerek başarımları raporlamanız gerekmektedir.
DBN: 2D-CNN modelinde olduğu gibi zaman serisinin resme dönüştürülmüş halini doğrudan DBN’e giriş olarak verilecektir. En başarılı 15 modelin başarımlarını raporlamanız gerekmektedir.
| # | Öğrenci No | Adı Soyadı | Veriseti | Adres |
| 1 | 22109110107 | SE** SA** | WSN-DS | https://sel.psu.edu.sa/Research/datasets/2016_WSN-DS.php |
| 2 | 22109113003 | DE** SA** | IoT Network Intrusion Dataset | https://ocslab.hksecurity.net/Datasets/iot-network-intrusion-dataset |
| 3 | 22109210102 | SE** TE** | MAWI | https://mawi.wide.ad.jp/mawi/ |
| 4 | 22109210103 | CE** TE** | ADFA-LD | https://research.unsw.edu.au/projects/adfa-ids-datasets |
| 5 | 22109210104 | ÖM** FA** TE** | LTE Dataset | https://www.kaggle.com/datasets/aeryss/lte-dataset/code |
| 6 | 22109210105 | ON** BO** | CRAWDAD | https://ieee-dataport.org/open-access/crawdad-gatechvehicular-v-2006-03-15 |
| 7 | 23109110101 | ME** AK** ÖZ** | VeReMi | https://veremi-dataset.github.io/ |
| 8 | 23109110103 | AH** ER** SA** | 4G Anomaly Detection | https://www.kaggle.com/c/anomaly-detection-in-4g-cellular-networks/data |
| 9 | 23109110105 | FU** ÖC** | CAIDA | https://www.caida.org/catalog/datasets/about/downloads/ |
| 10 | 23109111002 | İK** GE** | The TON_IoT Datasets | https://research.unsw.edu.au/projects/toniot-datasets |