Projelere dön
Health AI
SleepInfo
Uyku kalitesini tahmin eden full-stack ML platformu. XGBoost, Random Forest ve Gradient Boosting modellerini karşılaştırır; FastAPI backend, React/Vite frontend ve Supabase entegrasyonu ile kullanıcıya tahmin + AI uyku koçluğu sunar.
%95.3 doğruluk oranı
AI Uyku Koçluğu
FastAPI + React/Vite full-stack
Supabase veritabanı entegrasyonu
Problem
Neyi çözmeye çalıştı?
Uyku kalitesini etkileyen faktörler kişiden kişiye değişiyor. Kullanıcıya sadece skor değil, anlaşılır tahmin ve aksiyona dönük öneri sunan bir yapı kurmak gerekiyordu.
Yaklaşım
Veriden çıktıya giden yol
Uyku verisi önce modellemeye uygun hale getirildi, ardından XGBoost, Random Forest ve Gradient Boosting modelleri karşılaştırıldı. Tahmin katmanı FastAPI ile servis edildi, React arayüz ve Gemini destekli koçluk akışıyla kullanıcıya öneri üreten full-stack ürün haline getirildi.
Öne Çıkanlar
%95.3 doğruluk oranı
AI Uyku Koçluğu
FastAPI + React/Vite full-stack
Supabase veritabanı entegrasyonu
Vercel + Render deployment
Teknoloji Stack'i
XGBoostRandom ForestGradient BoostingFastAPIReactViteSupabaseVercelRenderGoogle Gemini 2.5 Flash API
Çıktılar
- Canlı demo / ürün linki
- Model veya analiz çıktısı
- GitHub deposu / teknik dokümantasyon
- README ve proje anlatımı
- LinkedIn proje paylaşımı
Öğrendiklerim
- ML çıktısı kullanıcıya öneri olarak dönünce ürün değeri artıyor.
- Backend, frontend ve model katmanını birlikte düşünmek gerekiyor.
- AI koçluk katmanı model sonucunu daha anlaşılır hale getiriyor.
Sonraki İyileştirme
- Kullanıcı geri bildirimiyle önerileri kişiselleştirmek
- Model drift takibi eklemek
- Uyku trend grafikleri geliştirmek
Sonraki Proje
E-Ticaret Churn Analizi
Business Analytics