Update README.md

README.md

@@ -1,20 +1,40 @@
 ---
-title: Fish Classification System
-emoji: 🚀
-colorFrom: red
-colorTo: red
-sdk: docker
-app_port: 8501
-tags:
-- streamlit
+title: Fish Species Identifier
+emoji: 🐟
+colorFrom: blue
+colorTo: green
+sdk: streamlit
+app_file: app.py
 pinned: false
-short_description: Fish-Classification-System
-license: apache-2.0
+license: mit
 ---
 
-# Welcome to Streamlit!
+# 🐟 Fish Species Classification / Balık Türü Sınıflandırma
 
-Edit `/src/streamlit_app.py` to customize this app to your heart's desire. :heart:
+This project uses Deep Learning to identify 9 different fish species with high accuracy.
+Bu proje, 9 farklı balık türünü yüksek doğrulukla tanımlamak için Derin Öğrenme tekniklerini kullanır.
 
-If you have any questions, checkout our [documentation](https://docs.streamlit.io) and [community
-forums](https://discuss.streamlit.io).
+## 🚀 Project Details / Proje Detayları
+- **Architecture / Mimari:** MobileNetV2 (Transfer Learning)
+- **Input Size / Giriş Boyutu:** 170x170 pixels
+- **Accuracy / Doğruluk:** ~99%
+- **Frameworks / Kütüphaneler:** TensorFlow, Keras, Streamlit, OpenCV
+
+## 📂 Supported Species / Desteklenen Türler
+The model is trained on the following species / Model aşağıdaki türler üzerinde eğitilmiştir:
+- **Black Sea Sprat** / Karadeniz Çaça
+- **Gilt-Head Bream** / Çipura
+- **Horse Mackerel** / İstavrit
+- **Red Mullet** / Barbun
+- **Red Sea Bream** / Mercan
+- **Sea Bass** / Levrek
+- **Shrimp** / Karides
+- **Striped Red Mullet** / Tekir
+- **Trout** / Alabalık
+
+## 🛠️ Installation / Kurulum
+To run this project locally / Yerel bilgisayarınızda çalıştırmak için:
+1. Clone the repository / Depoyu klonlayın.
+2. Install dependencies / Gerekli kütüphaneleri yükleyin:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt