halilkirisci/Titanic-dataset-made-with-deep-learning-and-Classification

Titanic Deep Learning Projesi

Bu proje, Titanic veri setini kullanarak derin öğrenme modelleriyle yolcuların hayatta kalma olasılığını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Jupyter Notebook ortamında geliştirilmiş olup, model eğitimi ve değerlendirme süreçleri adım adım açıklanmıştır.

İçindekiler

• Gereksinimler
• Kurulum
• Kullanım
• Yöntemler ve Modeller
• Sonuçlar
• Katkı

Gereksinimler

• Python 3.x
• Pandas, NumPy, Matplotlib, TensorFlow veya PyTorch (kullanılan kütüphaneler doğrultusunda güncellenecek)

Kurulum

Bu projeyi yerel makinenizde çalıştırmak için:

1. Bu repository'yi klonlayın:

   git clone https://github.com/kullanici-adi/proje-adi.git

2. Gerekli Python kütüphanelerini yükleyin:

   pip install -r requirements.txt

Kullanım

Notebook'u çalıştırmak için:

1. Jupyter Notebook'u başlatın:

   jupyter notebook

2. Titanic Deep Learning.ipynb dosyasını açın ve adım adım çalıştırın.

Yöntemler ve Modeller

Bu projede, yolcuların demografik bilgileri ve seyahat özelliklerine dayanarak hayatta kalma tahminlerini yapmak için çeşitli veri analizi ve ön işleme teknikleri uygulanmıştır. Ayrıca, derin öğrenme modelinin performansını artırmak için hiperparametre ayarlamaları ve katman tasarımları yapılmıştır.

Sonuçlar

Model, eğitim verisi üzerinde oldukça başarılı sonuçlar vermektedir. [Ek açıklamalar ya da metrik sonuçları burada paylaşabilirsiniz.]

Katkı

Katkıda bulunmak isterseniz, lütfen bir pull request gönderin veya bir issue açın.