Makine Öğrenmesi Çözümleri
CNN ve LSTM modelleri ile özel makine öğrenmesi çözümleri. Yüksek lisans tezimde %90.8 komut doğruluğu ve %87.3 parametre kurtarma oranı elde ettim.
Neler Sunuyorum?
Özel CNN Modelleri
Convolutional Neural Network tasarımı ve eğitimi. Görüntü sınıflandırma, sinyal işleme ve örüntü tanıma.
LSTM & Zaman Serisi
Sıralı veri analizi ve tahmin modelleri. Zaman serisi tahmini ve doğal dil işleme.
Sinyal İşleme
Akustik sinyal analizi ve gürültü filtreleme. Sualtı iletişim optimizasyonu deneyimi.
Model Entegrasyonu
Eğitilmiş modellerin mobil ve web uygulamalarına entegrasyonu. TensorFlow Lite ve ONNX.
İlgili Projelerim
Sualtı Akustik Araştırması
İnsansız sualtı araçları için kayıp akustik mesajların ML tabanlı yeniden yapılandırması. %90.8 komut doğruluğu.
Sıkça Sorulan Sorular
Makine öğrenmesi projelerinde hangi teknolojileri kullanıyorsunuz?
TensorFlow, Keras, Python, NumPy, Pandas ve Matplotlib. CNN, LSTM ve özel model mimarileri tasarlıyorum.
ML modellerini mobil uygulamaya entegre edebilir misiniz?
Evet! TensorFlow Lite ile eğitilmiş modelleri Flutter uygulamalarına entegre edebilirim. Edge computing ve on-device inference deneyimim var.
Projenizi Konuşalım
Ücretsiz danışma görüşmesi ile projenizi değerlendirelim. Türkçe, İngilizce ve Almanca iletişim.
İletişime Geç