Amaç: Kıyafetlerin türlerini belirleyerek, doğru sınıflandırma yapmak.
Adımlar:
1- Veri Toplama: Kıyafetlerin resimlerini toplayın. Bu resimler, Tişört, Pantolon, Ayakkabı, Gömlek, Kazak vb. kıyafetlerden oluşabilir.
2- Veri Hazırlama: Topladığınız verileri analize hazır hale getirin. Bu aşamada, verilerin eksik veya hatalı değerlerini doldurun.
3- Özellik Seçimi: Verilerinizdeki önemli özellikleri belirleyin ve bu özellikleri analiz için seçin. Örneğin, renk, desen, şekil, boyut vb.
4- Veri Bölme: Verilerinizi eğitim, doğrulama ve test veri setleri olarak bölün. Eğitim verileri, algoritmayı eğitmek için kullanılırken, doğrulama verileri, algoritmanın performansını test etmek için kullanılır. Test verileri ise sonuçları doğrulamak için kullanılır.
5- Algoritma Seçimi: Bu proje için CNN (Convolutional Neural Networks) algoritması seçtim. CNN, görüntü sınıflandırma için en yaygın kullanılan algoritmalardan biridir.
6- Model Eğitimi: Verilerinizi kullanarak seçtiğiniz algoritmayı eğitin. Eğitim sırasında hiperparametreleri ayarlayabilir ve modelin performansını artırmak için çeşitli optimizasyon tekniklerini kullanabilirsiniz.
7- Model Doğrulama: Doğrulama verilerini kullanarak eğitilen modelin performansını ölçün. Performans metrikleri arasında doğruluk, hassasiyet, özgüllük ve F1 skoru gibi ölçümler yer alır.
8- Test Etme: Test verilerini kullanarak modelin performansını test edin. Test verileri, modelin gerçek dünya performansını ölçmek için kullanılır.