Makine öğrenimine yeni başlayanlar için 5 uygulama örneği(kaynaklar ile birlikte)

[Zafer]

Yeni başlayanlar için makine öğrenimini öğrenmeye yönelik beş uygulamalı proje örneği ve bunları destekleyecek kaynaklar:

1. Ev Fiyat Tahmini (Basit Lineer Regresyon)​

• Proje: Bir evin özelliklerine (alan, oda sayısı, vb.) dayalı olarak fiyatını tahmin etme.
• Adımlar:
  1. Veri seti indirin (Örneğin, Kaggle'da "California Housing Prices" veri seti).
  2. Veriyi pandas ile yükleyin ve temizleyin.
  3. scikit-learn kullanarak model oluşturun ve eğitin.
  4. Modeli değerlendirin ve sonuçları görselleştirin.
• Kaynaklar:
  • Veri Seti: Kaggle - California Housing Prices
  • Tutorial: Towards Data Science - Linear Regression in Python

2. İris Çiçeği Türü Sınıflandırma (KNN)​

• Proje: İris veri seti kullanarak çiçek türlerini sınıflandırmak.
• Adımlar:
  1. Iris veri setini scikit-learn'den yükleyin.
  2. Veriyi pandas ile inceleyin ve temizleyin.
  3. KNN algoritmasını scikit-learn ile uygulayın.
  4. Modeli değerlendirin ve sonuçları görselleştirin.
• Kaynaklar:
  • Veri Seti: scikit-learn kütüphanesinin içindeki Iris veri seti.
  • Tutorial: Kaggle - Iris Data Set

3. El Yazısı Rakam Tanıma (Sinir Ağları)​

• Proje: MNIST veri setini kullanarak el yazısı rakamları tanıma.
• Adımlar:
  1. MNIST veri setini yükleyin.
  2. TensorFlow veya PyTorch kullanarak bir sinir ağı modeli oluşturun.
  3. Modeli eğitin ve değerlendirin.
  4. Sonuçları görselleştirin.
• Kaynaklar:
  • Veri Seti: MNIST veri seti - Yann LeCun
  • Tutorial: TensorFlow MNIST Tutorial

4. Müşteri Segmentasyonu (K-Means Kümeleme)​

• Proje: Müşteri verilerini kullanarak müşterileri farklı segmentlere ayırmak.
• Adımlar:
  1. Müşteri veri setini indirin (Örneğin, Kaggle'da "Customer Segmentation" veri seti).
  2. Veriyi pandas ile yükleyin ve temizleyin.
  3. K-means algoritmasını scikit-learn ile uygulayın.
  4. Sonuçları görselleştirin ve analiz edin.
• Kaynaklar:
  • Veri Seti: Kaggle - Customer Segmentation
  • Tutorial: DataCamp - K-Means Clustering in Python

5. Film Yorumları Duygu Analizi (Naive Bayes Sınıflandırıcısı)​

• Proje: Film yorumlarını kullanarak yorumların olumlu veya olumsuz olduğunu sınıflandırmak.
• Adımlar:
  1. Film yorumları veri setini indirin (Örneğin, IMDb film yorumları).
  2. Veriyi pandas ile yükleyin ve temizleyin.
  3. Naive Bayes sınıflandırıcısını scikit-learn ile uygulayın.
  4. Modeli değerlendirin ve sonuçları görselleştirin.
• Kaynaklar:
  • Veri Seti: Kaggle - IMDb Movie Reviews
  • Tutorial: DataCamp - Naive Bayes Classifier

Bu projeler, makine öğrenimi kavramlarını uygulamalı olarak öğrenmenize ve çeşitli algoritmalarla deneyim kazanmanıza yardımcı olacaktır. Her bir projede, veri işleme, model eğitimi ve model değerlendirme adımları uygulanacak şekilde örnekler verilmiştir.