Bu proje, çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını Fashion MNIST ve MNIST veri setleri üzerinde uygulamayı ve karşılaştırmayı amaçlamaktadır.
Fashion MNIST: Giysi ve aksesuar görüntülerinden oluşan 10 sınıflı bir veri seti.
MNIST: El yazısı rakamlardan oluşan 10 sınıflı bir veri seti.
Fashion MNIST (giysi ve aksesuar görüntüleri) ve MNIST (el yazısı rakamlar) veri setleri hakkında bilgi.
KNN, Lojistik Regresyon, Random Forest, Karar Ağacı, Gradyan Artırma, SVM ve derin öğrenme modelleri gibi çeşitli algoritmaların uygulamaları.
Model performanslarının karşılaştırılması, hiperparametre optimizasyonu, derin öğrenme modellerinin üstünlüğü ve confusion matrix analizleri.
Doğruluk, F1 Skoru, Hassasiyet, Duyarlılık ve Karmaşıklık Matrisi. Veri normalizasyonu için StandardScaler kullanımı. Model performansını değerlendirmek ve en iyi hiperparametreleri bulmak için kullanılan teknikler.