Python ile Makine Öğrenimi: Uçtan Uca Mini Proje

Veri kaynağını seçin: CSV, API, ya da kamu veri portalları. Amacınız açık olmalı: sınıflandırma mı regresyon mu? İlk iş keşif (EDA): eksik değerler, aykırı noktalar, dağılımlar. Basit grafikler (hist, box, scatter) size model seçiminde ipuçları verir. Ardından eğitim/validasyon/test ayrımı yapın ve sızıntıyı engelleyin. Özellik mühendisliği: tarih alanlarından hafta/ay çıkarımı, metinde TF-IDF/embedding, sayısalda ölçekleme. Base model kurun (lojistik/LinearRegression) ve bir "benchmark" oluşturun. Sonra ağaç tabanlı yöntemler (RandomForest, XGBoost) ile karşılaştırın. Değerlendirme metriklerini iş hedefiyle eşleyin: sağlıkta hassasiyet, dolandırıcılıkta hatırlama kritik olabilir. Hiperparametre aramasını abartmayın; gözden kaçan veri temizliği çoğu kez en büyük kazancı sağlar. Hazır olduğunda modeli kaydedin (pickle/ONNX) ve bir API olarak sunmayı deneyin (FastAPI). Proje özetini yazın: problem, veri,

metod, sonuç, hatalar ve sonraki adımlar. Bu disiplin, biriken projeler arasında karşılaştırma yapmanızı kolaylaştırır. Öğrenme döngünüzü haftalık olarak gözden geçirin; basit deneyler kurun, sonuçları yazın, bir sonraki hafta iyileştirin. Gerçek veri ve açık hedef, tekniklerden daha öğreticidir. Öğrenme döngünüzü haftalık olarak gözden geçirin; basit deneyler kurun, sonuçları yazın, bir sonraki hafta iyileştirin. Gerçek veri ve açık hedef, tekniklerden daha öğreticidir. Öğrenme döngünüzü haftalık olarak gözden geçirin; basit deneyler kurun, sonuçları yazın, bir sonraki hafta iyileştirin. Gerçek veri ve açık hedef, tekniklerden daha öğreticidir. Öğrenme döngünüzü haftalık olarak gözden geçirin; basit deneyler kurun, sonuçları yazın, bir sonraki hafta iyileştirin. Gerçek veri ve açık hedef, tekniklerden daha öğreticidir. Öğrenme döngünüzü haftalık olarak

gözden geçirin; basit deneyler kurun, sonuçları yazın, bir sonraki hafta iyileştirin. Gerçek veri ve açık hedef, tekniklerden daha öğreticidir.