Update README.md

README.md

@@ -1,125 +1,326 @@
 ---
 license: mit
+library_name: tensorflow
 tags:
-- cortex45m
-- turkish
-- text-correction
-- nlp
-- tensorflow
-- tuncerlab
-language:
-- tr
+  - cortex45m
+  - turkish
+  - text-correction
+  - natural-language-processing
+  - nlp
+  - tensorflow
+  - tuncerlab
 ---
 
-Cortex45M — Turkish Text Correction
+# Cortex45M — Turkish Text Correction
 
-<p align="center">""Model" (https://img.shields.io/badge/Model-Cortex45M-2563eb?style=for-the-badge)" (https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme)
-""Parameters" (https://img.shields.io/badge/Parameters-45M-7c3aed?style=for-the-badge)" (https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme)
-""Framework" (https://img.shields.io/badge/Framework-TensorFlow-ff8c00?style=for-the-badge&logo=tensorflow&logoColor=white)" (https://www.tensorflow.org/)
-""License" (https://img.shields.io/badge/License-MIT-16a34a?style=for-the-badge)" (https://opensource.org/license/mit)
+<p align="center">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/Cortex45M-45M%20Parameters-2563eb?style=for-the-badge" alt="Cortex45M 45M Parameters">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/Framework-TensorFlow-ff8c00?style=for-the-badge&logo=tensorflow&logoColor=white" alt="TensorFlow">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-16a34a?style=for-the-badge" alt="MIT License">
+</p>
 
-A Turkish-focused neural network model designed for text correction.
+<p align="center">
+  <strong>A Turkish-focused neural network model for text correction.</strong>
+  <br>
+  Developed by TuncerLab.
+</p>
 
-Türkçe metin düzeltme amacıyla geliştirilen, Türkçeye odaklı bir sinir ağı modeli.
+---
 
-</p>---
+## 🇹🇷 Türkçe
 
-🇹🇷 Türkçe
+## 1. Proje Hakkında
 
-Cortex45M nedir?
+**Cortex45M**, TuncerLab tarafından geliştirilen ve Türkçe metin düzeltme görevine odaklanan bir yapay zekâ modelidir.
 
-Cortex45M, TuncerLab bünyesinde geliştirilen, yaklaşık 45 milyon parametreye sahip bir yapay zekâ modelidir. Model, Türkçe metin düzeltme görevine odaklanır ve TensorFlow tabanlıdır.
+Yaklaşık **45 milyon parametreye** sahip olan model, Türkçe doğal dil işleme alanında deneysel çalışmalar yapmak ve metin düzeltme süreçlerini araştırmak amacıyla geliştirilmiştir.
 
-Amaç, Türkçe metinlerdeki hataların düzeltilmesine yönelik deneysel bir model sunmak ve Türkçe doğal dil işleme çalışmalarına katkıda bulunmaktır.
+Proje, Türkçe metinler üzerinde çalışan daha küçük ölçekli sinir ağı modellerinin geliştirilmesine ve değerlendirilmesine katkıda bulunmayı hedefler.
 
-Model bilgileri
+## 2. Model Bilgileri
 
-Özellik| Değer
-Model adı| Cortex45M
-Parametre sayısı| Yaklaşık 45 milyon
-Temel görev| Metin düzeltme
-Dil odağı| Türkçe
-Framework| TensorFlow
-Eğitim veri külliyatı| Yaklaşık 10 GB
-Eğitim adımları| 28.000
-Lisans| MIT
+| Özellik | Açıklama |
+|---|---|
+| Model adı | Cortex45M |
+| Geliştirici | TuncerLab |
+| Parametre sayısı | Yaklaşık 45 milyon |
+| Ana görev | Metin düzeltme |
+| Dil odağı | Türkçe |
+| Makine öğrenimi çerçevesi | TensorFlow |
+| Bildirilen eğitim veri külliyatı | Yaklaşık 10 GB |
+| Bildirilen eğitim adımları | 28.000 |
+| Lisans | MIT |
 
-Temel özellikler
+Bu bilgiler projenin mevcut tanımını yansıtır. Model mimarisinin ayrıntıları, veri setinin tam içeriği, eğitim donanımı ve değerlendirme sonuçları ayrıca belgelenmelidir.
 
-- Türkçe metin düzeltmeye odaklanır.
-- Yaklaşık 45 milyon parametre içerir.
-- TensorFlow tabanlıdır.
-- Büyük ölçekli dil modellerinden daha küçük bir model boyutuyla deneyler yapılmasını sağlar.
-- Türkçe doğal dil işleme ve model eğitimi çalışmalarında kullanılmak üzere geliştirilmiştir.
+## 3. Amaç ve Kullanım Alanları
 
-Kullanım amacı
+Cortex45M'nin temel amacı Türkçe metin düzeltme üzerine deneyler yapmaktır.
 
-Cortex45M, Türkçe metin düzeltme üzerine araştırma ve geliştirme çalışmaları için hazırlanmıştır. Gerçek performansı, kullanılan veri setine ve değerlendirme yöntemine göre test edilmelidir.
+Olası araştırma ve geliştirme alanları:
 
-Not: Modelin belirli bir doğruluk oranına veya üretim ortamında kullanıma hazır olduğuna dair doğrulanmış bir benchmark burada sunulmamaktadır.
+- Türkçe metin düzeltme yöntemlerinin incelenmesi
+- Sinir ağı tabanlı metin işleme deneyleri
+- Türkçe doğal dil işleme projeleri
+- Eğitim ve değerlendirme süreçlerinin karşılaştırılması
+- Küçük ölçekli dil modeli geliştirme araştırmaları
+- Metin ön işleme ve düzeltme iş akışlarının prototiplenmesi
 
-Eğitim bilgileri
+Bu alanlar hedeflenen kullanım senaryolarıdır; her birinin model tarafından başarıyla gerçekleştirildiği anlamına gelmez.
 
-Modelin geliştirme sürecinde yaklaşık 10 GB büyüklüğünde bir veri külliyatı ve 28.000 eğitim adımı kullanılmıştır.
+## 4. Modelin Teknik Özellikleri
 
-Veri miktarı tek başına modelin başarısını göstermez. Veri kalitesi, veri çeşitliliği, ön işleme, eğitim ayarları ve bağımsız değerlendirme sonuçları da önemlidir.
+### Parametre sayısı
 
-Lisans
+Model yaklaşık 45 milyon parametreye sahiptir. Parametre sayısı, öğrenilebilir model ağırlıklarının büyüklüğünü ifade eder.
 
-Model deposunda MIT lisansı belirtilmiştir. Kullanım, dağıtım ve yeniden düzenleme koşulları için depodaki "LICENSE" dosyasını inceleyin. Eğitim verilerinin lisans ve dağıtım koşulları ayrıca değerlendirilmelidir.
+Tek başına parametre sayısı; doğruluk, hız, metin kalitesi veya genel yetenek düzeyini belirlemez. Bu özelliklerin uygun testlerle ölçülmesi gerekir.
 
----
+### TensorFlow
+
+Cortex45M, TensorFlow tabanlı olarak tanımlanmıştır. Gerçek kullanım için model dosyalarının, model mimarisinin ve gerekli ön işleme adımlarının birbiriyle uyumlu olması gerekir.
+
+### Türkçe odaklı yaklaşım
+
+Projenin hedefi Türkçe metin düzeltmedir. Türkçenin eklemeli yapısı, yazım kuralları, karakterleri ve bağlama bağlı anlam farklılıkları değerlendirme sürecinde dikkate alınmalıdır.
+
+## 5. Eğitim Bilgileri
+
+Proje için bildirilen eğitim bilgileri:
+
+- **Veri külliyatı:** Yaklaşık 10 GB
+- **Eğitim adımları:** 28.000
+- **Model boyutu:** Yaklaşık 45 milyon parametre
+- **Framework:** TensorFlow
+
+Veri külliyatının boyutu, kullanılan eğitim adımı sayısı ve parametre miktarı tek başına model kalitesini kanıtlamaz.
+
+Eğitim sürecinin tekrarlanabilir biçimde belgelenmesi için aşağıdaki ayrıntılar da paylaşılabilir:
+
+- Veri setlerinin adları ve kaynakları
+- Veri setlerinin lisansları
+- Eğitim ve doğrulama verilerinin ayrımı
+- Tokenizer veya metin ön işleme yöntemi
+- Optimizasyon algoritması
+- Öğrenme oranı ve zamanlama yöntemi
+- Batch size ve gradient accumulation ayarları
+- Kayıp fonksiyonu
+- Donanım ve eğitim süresi
+- En iyi checkpoint'in nasıl seçildiği
+
+Bu ayrıntılar mevcut değilse doğrulanmış bilgi gibi sunulmamalıdır.
+
+## 6. Veri Seti ve Veri Sorumluluğu
+
+Eğitim verilerinin kaynağı, lisansı, kalitesi ve kullanım koşulları modelin güvenilir biçimde paylaşılması açısından önemlidir.
+
+Yaklaşık 10 GB büyüklüğündeki veri külliyatının içeriği hakkında ayrıntılı bir liste bu kartta belirtilmemiştir.
+
+Veri setleri yayımlanmadan önce:
+
+- Kaynak ve lisans bilgileri kontrol edilmelidir.
+- Yeniden dağıtım koşulları incelenmelidir.
+- Kişisel veya hassas bilgilerin istemeden paylaşılmadığı doğrulanmalıdır.
+- Eğitim ve test verileri arasındaki olası veri sızıntıları kontrol edilmelidir.
+
+## 7. Değerlendirme ve Benchmark
 
-🇬🇧 English
+Bu model kartında doğrulanmış bir benchmark sonucu veya doğruluk yüzdesi sunulmamaktadır.
 
-What is Cortex45M?
+Modeli değerlendirmek için ayrı bir test veri seti kullanılmalı ve sonuçlar açıkça belgelenmelidir.
 
-Cortex45M is a TensorFlow-based AI model developed under TuncerLab, with approximately 45 million parameters. It focuses on Turkish text correction.
+Metin düzeltme değerlendirmesinde incelenebilecek ölçütler:
 
-The project aims to provide an experimental model for correcting Turkish text and contributing to Turkish natural language processing research and development.
+- Karakter düzeyinde hata oranı
+- Kelime düzeyinde hata oranı
+- Düzeltilen metnin yazım doğruluğu
+- Anlamın korunması
+- Gereksiz değişikliklerin sayısı
+- İnsan değerlendirmesi
 
-Model details
+Otomatik metrikler tek başına yeterli olmayabilir. Bir metnin yazımını düzeltirken anlamını değiştirmek de istenmeyen bir sonuçtur.
 
-Property| Value
-Model name| Cortex45M
-Parameter count| Approximately 45 million
-Primary task| Text correction
-Language focus| Turkish
-Framework| TensorFlow
-Training corpus| Approximately 10 GB
-Training steps| 28,000
-License| MIT
+## 8. Sınırlamalar
 
-Key features
+Cortex45M deneysel bir metin düzeltme modeli olarak değerlendirilmelidir.
 
-- Focused on Turkish text correction.
-- Approximately 45 million parameters.
-- Built with TensorFlow.
-- Suitable for experimentation with a smaller model architecture.
-- Developed for Turkish NLP research and model-training experiments.
+Olası sınırlamalar:
 
-Intended use
+- Her yazım veya dil bilgisi hatasını doğru düzeltemeyebilir.
+- Doğru yazılmış ifadeleri gereksiz yere değiştirebilir.
+- Bağlamı veya özel isimleri yanlış yorumlayabilir.
+- Eğitim verilerinde yeterince temsil edilmeyen metin türlerinde başarısı düşebilir.
+- Bağımsız değerlendirme olmadan gerçek dünya performansı hakkında kesin bir sonuca varılamaz.
 
-Cortex45M is intended for research and development involving Turkish text correction. Its practical performance should be evaluated using suitable test datasets and metrics.
+Önemli veya hassas metinler model çıktısına dayanılarak kontrol edilmeden kullanılmamalıdır.
 
-Note: No verified benchmark or accuracy score is claimed on this model card.
+## 9. Lisans ve Atıf
 
-Training information
+Model deposunda MIT lisansı belirtilmiştir. Kullanım ve yeniden dağıtım koşulları için depodaki `LICENSE` dosyası incelenmelidir.
 
-The model was trained using a corpus of approximately 10 GB over 28,000 training steps.
+Model ağırlıklarının lisansı ile eğitim veri setlerinin lisansları birbirinden farklı olabilir. Eğitim verilerinin kullanım ve dağıtım hakları ayrıca kontrol edilmelidir.
 
-Corpus size alone does not establish model quality. Dataset quality, diversity, preprocessing, training configuration, and independent evaluation also matter.
+Projeye atıf yapmak için aşağıdaki bilgiler kullanılabilir:
 
-License
+**Model:** Cortex45M  
+**Geliştirici:** TuncerLab  
+**Görev:** Türkçe metin düzeltme  
+**Framework:** TensorFlow
 
-The repository specifies the MIT license. Please review the repository's "LICENSE" file for the applicable terms. The licensing and redistribution terms of the training data should be checked separately.
+## 10. Proje Bağlantısı
+
+Model deposu:
+
+https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme
 
 ---
 
-Project
+## 🇬🇧 English
+
+## 1. About the Project
+
+**Cortex45M** is an AI model developed by TuncerLab with a focus on Turkish text correction.
+
+With approximately **45 million parameters**, the project is intended for experimentation and research involving Turkish natural language processing and text correction.
+
+The project aims to contribute to the development and evaluation of smaller neural network models for Turkish text processing.
+
+## 2. Model Information
+
+| Property | Description |
+|---|---|
+| Model name | Cortex45M |
+| Developer | TuncerLab |
+| Parameter count | Approximately 45 million |
+| Primary task | Text correction |
+| Language focus | Turkish |
+| Machine learning framework | TensorFlow |
+| Reported training corpus | Approximately 10 GB |
+| Reported training steps | 28,000 |
+| License | MIT |
+
+These details describe the currently reported project configuration. The architecture, exact dataset composition, training hardware, and evaluation results should be documented separately.
+
+## 3. Intended Use
+
+Cortex45M is intended for experiments involving Turkish text correction.
+
+Potential research and development areas include:
+
+- Turkish text correction research
+- Neural text-processing experiments
+- Turkish NLP projects
+- Comparison of training and evaluation approaches
+- Small-scale language model research
+- Prototyping text preprocessing and correction pipelines
+
+These are intended use cases, not claims that the model has already demonstrated success in every listed area.
+
+## 4. Technical Overview
+
+### Parameter count
+
+The model has approximately 45 million parameters. Parameter count refers to the learnable values in a neural network.
+
+Parameter count alone does not establish accuracy, speed, text quality, or general capability. These properties require appropriate evaluation.
 
-Cortex45M — TuncerLab
+### TensorFlow
 
-"View the model repository on Hugging Face" (https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme)
+Cortex45M is described as a TensorFlow-based model. Practical use requires compatible model files, architecture definitions, and preprocessing steps.
+
+### Turkish language focus
+
+The project focuses on Turkish text correction. Turkish morphology, spelling conventions, special characters, and context-dependent meaning should be considered during evaluation.
+
+## 5. Training Information
+
+The reported training configuration includes:
+
+- **Training corpus:** Approximately 10 GB
+- **Training steps:** 28,000
+- **Model size:** Approximately 45 million parameters
+- **Framework:** TensorFlow
+
+Corpus size, training steps, and parameter count do not independently demonstrate model quality.
+
+For reproducibility, additional information could include:
+
+- Dataset names and sources
+- Dataset licenses
+- Training and validation splits
+- Tokenizer and preprocessing method
+- Optimizer
+- Learning rate and scheduling
+- Batch size and gradient accumulation
+- Loss function
+- Hardware and training duration
+- Checkpoint selection criteria
+
+Details that have not been verified should not be presented as established facts.
+
+## 6. Dataset and Data Responsibility
+
+Dataset provenance, licensing, quality, and permitted uses are important when distributing a model.
+
+The exact composition of the reported 10 GB training corpus is not specified in this model card.
+
+Before publishing datasets or derived materials:
+
+- Verify source and license information.
+- Review redistribution permissions.
+- Check for accidentally included personal or sensitive information.
+- Check for data leakage between training and evaluation sets.
+
+## 7. Evaluation and Benchmarks
+
+No verified benchmark result or accuracy percentage is reported in this model card.
+
+Evaluation should use a separate test set and clearly documented metrics.
+
+Potential text-correction metrics include:
+
+- Character-level error rate
+- Word-level error rate
+- Spelling accuracy
+- Meaning preservation
+- Number of unnecessary edits
+- Human evaluation
+
+Automatic metrics may not capture every important aspect of correction quality. A correction should improve the text without unnecessarily changing its meaning.
+
+## 8. Limitations
+
+Cortex45M should be treated as an experimental text-correction model.
+
+Potential limitations include:
+
+- It may fail to correct some spelling or grammar errors.
+- It may unnecessarily alter already-correct text.
+- It may misinterpret context or proper nouns.
+- Performance may vary across text types and domains.
+- Real-world performance cannot be established without independent evaluation.
+
+Important or sensitive text should be reviewed before relying on model-generated corrections.
+
+## 9. License and Attribution
+
+The repository specifies the MIT license. Consult the repository's `LICENSE` file for the applicable terms.
+
+The license for model weights may differ from the licenses governing the training datasets. Dataset usage and redistribution rights should be checked separately.
+
+Suggested attribution:
+
+**Model:** Cortex45M  
+**Developer:** TuncerLab  
+**Task:** Turkish text correction  
+**Framework:** TensorFlow
+
+## 10. Repository
+
+Model repository:
+
+https://huggingface.co/korteks/cortex45m-metin-düzeltme
+
+---
 
-Developed by TuncerLab.
+**Developed by TuncerLab**