OKTAYBBS commited on
Commit
b242bb9
·
verified ·
1 Parent(s): 6b4fe65

Upload README.md with huggingface_hub

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +106 -7
README.md CHANGED
@@ -1,10 +1,109 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ---
2
- title: DataScientst
3
- emoji: 📉
4
- colorFrom: red
5
- colorTo: pink
6
- sdk: static
7
- pinned: false
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
8
  ---
9
 
10
- Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ # 🚀 10 Kategoride 30 Projelik Makine Öğrenmesi & Yapay Zeka Portfolyosu
2
+
3
+ Bu proje, veri bilimi ve yapay zeka alanındaki temel ve ileri düzey metodolojileri içeren, **10 farklı kategoride toplam 30 adet** projenin tek bir Streamlit arayüzünde birleştirildiği kapsamlı bir akademik portfolyo çalışmasıdır.
4
+
5
+ Uygulama üzerindeki tüm modeller **Kaggle API** aracılığıyla gerçek veri setleri kullanılarak eğitilmiş, optimize edilmiş ve canlıya alınmıştır.
6
+
7
+ ---
8
+
9
+ ## 🗺️ Portfolyo Genel Mimarisi ve Projeler
10
+
11
+ Uygulama sol tarafta yer alan dinamik bir menü üzerinden kontrol edilmektedir ve şu 10 ana kategoriyi/projeleri içerir:
12
+
13
+ ### 1. 📊 Regresyon (Regression)
14
+ * **Altın Fiyatı Tahmini:** Küresel finansal endeksleri (S&P 500, Petrol, Gümüş, EUR/USD) kullanarak altın fiyat trendini tahmin eder.
15
+ * **Öğrenci Sınav Puanı Tahmini:** Sosyal ve eğitsel demografi verilerine dayanarak öğrencinin matematik notunu öngörür.
16
+ * **Uber/Taksi Ücret Tahmini:** Canlı harita entegrasyonu ile enlem/boylam ve yolcu sayısına göre yolculuk maliyetini hesaplar.
17
+
18
+ ### 2. 🔵 Sınıflandırma (Classification)
19
+ * **Mobil Cihaz Fiyat Segmenti:** Telefonların donanımsal özelliklerine (RAM, Batarya vb.) göre hangi fiyat sınıfına ait olduğunu bulur.
20
+ * **Şarap Kalitesi Sınıflandırması:** Kimyasal ölçümlere (pH, alkol, asitlik) göre şarap kalitesini puanlar.
21
+ * **Müşteri Terki (Churn) Tahmini:** Telekomünikasyon müşterilerinin kullanım alışkanlıklarına göre şirketten ayrılma riskini hesaplar.
22
+
23
+ ### 3. 🟡 Kümeleme (Clustering)
24
+ * **NBA Oyuncu Performans Gruplaması:** Maç başına istatistiklere göre oyuncuları otonom oyun stillerine ayırır (3D Görselleştirmeli).
25
+ * **Kredi Kartı Müşteri Segmentasyonu:** Banka müşterilerinin harcama limitleri ve bakiyelerine göre finansal profiller oluşturur.
26
+ * **Spotify Şarkı Tarzı Kümeleme:** Şarkıların dans edilebilirlik ve enerji gibi müzikal karakterlerine göre atmosfer gruplaması yapar.
27
+
28
+ ### 4. 📷 Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
29
+ * **Sürücü Uyuklama Tespiti:** Göz açıklık oranını (EAR) analiz ederek sürücü yorgunluk durumunu tespit eder.
30
+ * **Maske Kullanımı Tespiti:** Yüklenen fotoğraflardaki yüzleri tarayarak maskeli/maskesiz ayrımı yapar.
31
+ * **El İşaretleri ve Parmak Sayma:** `MediaPipe` kütüphanesi ile el eklem noktalarını çıkartarak açık parmak sayısını hesaplar.
32
+
33
+ ### 5. 📝 Doğal Dil İşleme (NLP)
34
+ * **SMS Spam / Kimlik Avı Tespiti:** Gelen metinleri TF-IDF ile analiz ederek dolandırıcılık veya spam girişimlerini saptar.
35
+ * **IMDb Yorumları Duygu Analizi:** Film eleştirilerinin arkasındaki duygu durumunun olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğunu sınıflandırır.
36
+ * **Sahte Haber Tespiti:** Haber metinlerinin doğruluğunu ve manipülasyon riskini analiz eder.
37
+
38
+ ### 6. 🍿 Öneri Sistemleri (Recommendation Systems)
39
+ * **IMDb Film Öneri Sistemi:** Tür ve özet benzerliklerine (Cosine Similarity) göre film tavsiye eder.
40
+ * **Kitap Tavsiye Motoru:** Yazar ve içerik ortaklıklarına göre okuma listesi önerileri sunar.
41
+ * **Şarkı / Müzik Öneri Sistemi:** Spotify ritim ve tarz benzerliklerine göre şarkı kuyruğu oluşturur.
42
+
43
+ ### 7. 📈 Zaman Serileri (Time Series)
44
+ * **Hisse Senedi Fiyat Tahmini:** Apple (AAPL) hissesinin geçmiş verilerinden yararlanarak gelecek günlerin trendini çizer.
45
+ * **Hava Durumu / Sıcaklık Tahmini:** Tarihsel iklim verileriyle önümüzdeki günlerin ortalama sıcaklık grafiğini öngörür.
46
+ * **Mağaza Satış Tahmini:** Walmart haftalık satış verilerini analiz ederek gelecek dönem ciro talebini hesaplar.
47
+
48
+ ### 8. 📊 Veri Görselleştirme (Data Viz)
49
+ * **Küresel Sosyal Medya İstatistikleri:** Platform bazlı günlük kullanım sürelerini ve yaş gruplarının duygu dağılımlarını gösterir.
50
+ * **İklim Değişikliği & Karbon Salınımı:** Ülkelerin fosil yakıt kaynaklı CO2 emisyon trendlerini interaktif olarak kıyaslar.
51
+ * **E-Ticaret Satış Dashboard:** Online mağazanın toplam cirosunu, ülke dağılımlarını ve en çok satan ürünlerini grafikleştirir.
52
+
53
+ ### 9. 🧠 Derin Öğrenme (Deep Learning)
54
+ * **Göğüs Röntgeninden Zatürre Teşhisi:** X-Ray görsellerini Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile tarayarak zatürre (Pneumonia) teşhisi koyar.
55
+ * **Yüz İfadesinden Duygu Tanıma:** İnsan yüzündeki mimiklerden baskın duygu durumunu (Öfkeli, Mutlu, Üzgün) tahmin eden CNN modelidir.
56
+ * **Metin Üretim Robotu:** Karakter/Kelime tabanlı olasılık zincirleri ile verilen kelimeden otonom metinler üretir.
57
+
58
+ ### 10. 🤖 Yapay Zeka Ajanları (AI Agents)
59
+ * **Akıllı Tarım ve Sulama Ajanı:** Toprak nemi ve buharlaşma riskine göre sulama kararlarını otonom alan karar ağacı ajanı.
60
+ * **SSS Destek ve Niyet Analizi Ajanı:** Müşteri mesajlarının arkasındaki gerçek niyeti çözerek otonom departman yönlendirmesi yapan ajan.
61
+ * **Otonom Araç Simülasyon Ajanı:** Sensör verilerine göre şerit takip, acil fren ve otonom park kararlarını simüle eden araç ajanı.
62
+
63
  ---
64
+
65
+ ## 🛠️ Kurulum ve Yerelde Çalıştırma
66
+
67
+ Projenizi kendi bilgisayarınızda test etmek için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:
68
+
69
+ 1. Bu depoyu bilgisayarınıza indirin:
70
+ ```bash
71
+ git clone https://github.com
72
+ cd REPO_ADINIZ
73
+ ```
74
+
75
+ 2. Gerekli kütüphaneleri yükleyin:
76
+ ```bash
77
+ pip install -r requirements.txt
78
+ ```
79
+
80
+ 3. Modelleri Kaggle üzerinden eğitip `models/` klasörüne kaydetmek için eğitim scriptlerini çalıştırın (Örn):
81
+ ```bash
82
+ python train_regression.py
83
+ python train_classification.py
84
+ # (Tüm kategorilerin train scriptleri çalıştırılmalıdır)
85
+ ```
86
+
87
+ 4. Streamlit uygulamasını başlatın:
88
+ ```bash
89
+ streamlit run app.py
90
+ ```
91
+
92
  ---
93
 
94
+ ## 📦 Proje Dosya Yapısı
95
+
96
+ ```text
97
+ ├── 📄 app.py # Ana Streamlit arayüz kodları
98
+ ├── 📄 requirements.txt # Bağımlı kütüphaneler listesi
99
+ ├── 📄 README.md # Proje açıklama dokümanı
100
+ ├── 📁 models/ # Eğitilmiş tüm .pkl, .scaler ve .h5 dosyaları
101
+ └── 📁 scripts/ # Modelleri eğiten train_...py kodları
102
+ ```
103
+
104
+ ## 📜 Teknolojiler ve Kütüphaneler
105
+ * **Arayüz & Dashboard:** Streamlit, Plotly Express
106
+ * **Makine Öğrenmesi & NLP:** Scikit-Learn, Joblib, Naive Bayes
107
+ * **Derin Öğrenme & CV:** TensorFlow, Keras, OpenCV, MediaPipe
108
+ * **Veri Yönetimi:** Pandas, NumPy
109
+ * **Veri Kaynağı:** Kaggle Hub API