AIModelTrainerExamples

🚀 Proje Hakkında

AIModelTrainerExamples, ML.NET kullanarak farklı veri setleriyle makine öğrenmesi modelleri eğitmek ve test etmek amacıyla oluşturulmuş bir solutiondur.

İlk konsol projesi olan FindSpamEmail, spam e-mailleri tahmin eden bir model içerir. Gelecekte farklı veri setleriyle çeşitli makine öğrenmesi senaryoları eklenmesi planlanmaktadır.

---

📂 Proje Yapısı

AIModelTrainerExamples (Solution)
│-- FindSpamEmail (Spam e-mail tespiti modeli)
│-- [Yeni Modeller] (Gelecekte eklenecek makine öğrenmesi projeleri)
│-- Shared Libraries (Helper metodlar, veri işleme araçları vb.)

---

🎯 FindSpamEmail - Spam E-Mail Tahmin Modeli

Bu proje, e-maillerin spam olup olmadığını tahmin etmek için ML.NET kullanarak geliştirilmiştir.

⚙️ Kullanılan Teknolojiler & Yöntemler

• ML.NET kullanarak makine öğrenmesi modeli oluşturuldu.
• Veri Setleri:
  • Eğitim Verisi: training.csv
  • Test Verisi: test.csv
• Doğal Dil İşleme: FeaturizeText ile metin vektörleştirildi.
• Ölçeklendirme: NormalizeMinMax ile veriler 0-1 arasına ölçeklendirildi.
• Makine Öğrenmesi Modeli: LbfgsLogisticRegression algoritması kullanıldı.
• Overfitting (Aşırı öğrenme) Engelleme: l2Regularization: 0.01f düzenlileştirme kullanıldı.
• Model Değerlendirme Metrikleri:
  • Accuracy (Doğruluk)
  • Precision (Kesinlik)
  • Recall (Duyarlılık)

---

🛠️ Kurulum ve Kullanım

1. Projeyi Klonlayın

git clone https://github.com/kullanici/AIModelTrainerExamples.git
cd AIModelTrainerExamples

2. Gerekli Bağımlılıkları Yükleyin

• .NET SDK kurulu olmalıdır.

3. İlgili Projeyi Çalıştırın

cd FindSpamEmail
dotnet run

---

📈 Gelecek Geliştirmeler

• ✅ Farklı Veri Setleri: Spam filtresinin yanı sıra farklı problem türlerine yönelik modeller eklenecek.
• ✅ Alternatif Algoritmalar: Lojistik regresyon dışında farklı algoritmalar test edilecek.
• ✅ Genelleme Yeteneği Artırılmış Modeller: Daha çeşitli veri setleri kullanılarak modelin performansı geliştirilecek.

---

🤝 Katkıda Bulunun

Bu projeye katkıda bulunmak isterseniz, pull request gönderebilir veya önerilerinizi paylaşabilirsiniz.

📧 İletişim: [[email protected]]

🚀 İyi kodlamalar!