Baş döndürücü bir hızda ilerleyen teknolojiyle beraber, makine öğrenmesinin yöntemlerinden olan derin öğrenme uygulamaları, hayatımızın birçok alanında uygulanabilir olmuştur. Günlük hayatımızda plaka tanıma, optik karakter tanıma gibi uygulamalar artık yaşamımızın vazgeçilmezi haline gelmiştir. Günümüzde devam eden teknolojik gelişmelere paralel olarak, güvenlik kameralarından şüpheli durum tespiti veya otonom araçlar gibi yakın gelecekte hayatımızla iç içe olacak teknolojilerin gelişimi hissedilir şekilde artmaktadır. Bu teknolojinin başarım ve doğruluk oranlarının, yüksek değerlere ulaştığı görülmüştür. Bu çalışmada Kaggle'dan elde edilmiş veri setlerinden, çoğunlukla orman yangınlarına ait görseller kullanarak orman yangınlarının yıkıcı sonuçlara ulaşmadan erken ve doğru tespit etmek amaçlanmış olup literatürdeki farklı derin öğrenme algoritmaları; MATLAB programı vasıtasıyla transfer öğrenme yoluyla eğitilmiştir. Böylece orman yangınlarını en kısa sürede ve en doğru olarak tespit eden, derin öğrenme algoritmasını veya algoritmalarını başarım oranları açısından mukayese etme imkânı elde edilmiştir. Gelinen noktada genel olarak %90'ların üzerinde yüksek başarımlar elde edilmiştir.
With technology advancing at a dizzying pace, deep learning applications, one of the methods of machine learning, have become applicable in many areas of our lives. Applications such as license plate recognition and optical character recognition have become indispensable in our daily lives. In parallel with the ongoing technological developments today, the development of technologies that will be intertwined with our lives in the near future, such as suspicious situation detection from security cameras or autonomous vehicles, is increasing noticeably. It has been observed that the performance and accuracy rates of this technology have reached high values. In this study, it is aimed to detect forest fires early and accurately before they reach devastating consequences, using mostly images of forest fires from data sets obtained from Kaggle. Different deep learning algorithms in the literature; Trained through transfer learning through the MATLAB program. Thus, it was possible to compare the deep learning algorithm or algorithms that detect forest fires in the shortest time and most accurately in terms of performance rates. At this point, generally high performances above 90% have been achieved.