Mobile Price Classification
Donanım özelliklerinden telefon fiyat segmenti sınıflandırması
- Rol
- Veri bilimi
- Dönem
- 2025
- Durum
- Açık kaynak
- Bağlantılar
- GitHub ↗
Genel bakış
RAM, pil, ekran ve kamera gibi donanım özelliklerinden telefonun fiyat segmentini tahmin eden sınıflandırma çalışması; veri toplama betiği, Jupyter analizi ve konteynerize edilmiş tahmin servisi.
- Kendi toplanan veri seti (telefon özellikleri CSV) ve ayrı bir veri toplama modülü.
- Model eğitimi defterde, tahmin ise Dockerfile ile paketlenmiş Python servisinde.
01
Problem
Bir telefonun fiyat segmenti teknik özelliklerinden ne kadar tahmin edilebilir? Hazır bir veri seti kullanmak yerine özellikleri kendim toplayıp sınıflandırma boru hattının tamamını (toplama → eğitim → servis) kurmak istedim.
02
Yaklaşım
Ayrı bir veri toplama modülü telefon özelliklerini CSV'ye yazıyor. Jupyter defterinde özellik analizi ve sınıflandırıcı eğitimi yapıldı; eğitilen model Dockerfile ile paketlenen bir Python servisinde sunuluyor.
Sonuç
Uçtan uca çalışan bir sınıflandırma boru hattı: veri toplama, analiz, eğitim ve konteynerize tahmin.
Benzer projeler
- Yapay zekâ / MLAçık kaynak
Appliances Energy Prediction
Akıllı ev enerji tüketimi için regresyon modelleri karşılaştırması
UCI veri setindeki 19.735 adet 10 dakikalık ölçümle ev aletlerinin enerji tüketimini tahmin eden çalışma. Random Forest, XGBoost, LightGBM ve doğrusal regresyon karşılaştırıldı; LightGBM R² ≈ 0.76 ile öne çıktı.
- 19.735
- ölçüm satırı
- 0.76
- R² (LightGBM)
- Python
- Pandas
- Scikit-Learn
- LightGBM
- XGBoost
- Jupyter
İncele - Yapay zekâ / MLAçık kaynak
Traffic Accident Severity Prediction
100.000+ kaza kaydıyla eğitilmiş rota riski tahmini
100.000+ geçmiş kaza kaydıyla eğitilmiş rota riski tahmini; %85+ doğrulukla gerçek zamanlı uyarı üretiyor. OpenRouteService ve hava durumu API'leriyle çalışıyor.
- 100K+
- kaza kaydı
- 85%+
- doğruluk
- Python
- Scikit-Learn
- XGBoost
- Pandas
- Flask
- React
İncele 
Yapay zekâ / MLCanlıChefsStack
Vektör tabanlı öneri motoruna sahip tarif platformu
Tarif ve öneri platformu. Öneriler elle yazılmış kurallara değil, vektör benzerliğine dayanıyor; kullanıcı etkileşimleri Kafka ve Redis üzerinden kişisel akışlara dönüşüyor.
- <50ms
- benzerlik sorgusu
- 1.000+
- etkileşim olayı işlendi
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- pgvector
- Redis
- Kafka
İncele