2026
Yapay Zeka Destekli Sosyal Medya Reklam Analizi
- Python
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- Streamlit
- Plotly
- SQLite
Genel bakış
Yaş ve maaş verisine göre bir kullanıcının sosyal medya reklamından satın alma yapıp yapmayacağını tahmin ediyor. KNN, SVM, Lojistik Regresyon ve MLP modellerini karşılaştırıyor, KNN'i GridSearchCV ve k-fold cross-validation ile ayarlıyor ve sonuçları iki dilli bir Streamlit arayüzünde sunuyor.
01 · Problem
Bir reklam veri setinde hangi sınıflandırma algoritmasının daha iyi çalıştığını görmek için genelde her modeli ayrı bir notebook'ta denemek gerekiyor. Sonuçları karşılaştırmak ve teknik olmayan birine göstermek zorlaşıyor.
02 · Çözüm
KNN, SVM (RBF çekirdeği), Lojistik Regresyon ve MLP modellerini aynı veri üzerinde eğitip karşılaştıran bir Streamlit uygulaması geliştirdim. KNN için GridSearchCV ve k-fold cross-validation ile hiperparametre araması yapılıyor; karmaşıklık matrisi ve metrik grafikleri Plotly ile çiziliyor, tahminler SQLite'a kaydediliyor.
03 · Sonuç
Modeller accuracy, precision, recall ve F1 ile yan yana karşılaştırılabiliyor ve arayüzden canlı tahmin yapılabiliyor. Uygulama Türkçe/İngilizce dil ve açık/koyu tema desteğiyle, Makine Öğrenmesi dersi projesi olarak geliştirildi.