MMehmet Ünlü
Ana SayfaHakkındaProjelerNotlarCVİletişim
EN

Mehmet Ünlü

İTÜ'de Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği okuyorum; tahminleme, bilgisayarlı görü ve veri iş akışlarını hızlandıran uygulamalı projeler geliştiriyorum.

Ana SayfaHakkındaProjelerNotlarCVİletişim

Notlar

Çalışma masasından kısa yazılar.

Doğrulama stratejileri, metrikler, optimizasyon, görsel odometri ve konuşma işleme akışları üzerine kısa teknik notlar.

WhisperNLPDağıtım

Kendi Sunucunda Whisper Veri Hatları Kurmak

Whisper, transkripsiyon daha büyük bir NLP sisteminin aşamalarından biri olarak ele alındığında daha kullanışlı hale gelir.

Bilgisayarlı GörüGörsel Odometri

Hibrit Görsel Odometri: RAFT + ORB

Güven seçici, derin ve klasik görsel odometri dallarını daha dayanıklı bir araştırma mimarisine dönüştürebilir.

OptimizasyonNumPyPandas

ML Veri Hatlarında Vektörleştirme ve Python Döngüleri

En hızlı iyileştirme çoğu zaman tekrarlanan Python seviyesindeki işleri vektörleştirilmiş array işlemlerine taşımaktır.

Seyrek TalepLightGBM

Seyrek Talep İçin İki Aşamalı Modelleme

Satış gerçekleşme ihtimalini satış miktarından ayırmak, seyrek tahminleme sistemlerini daha anlaşılır hale getirebilir.

MetriklerTahminleme

WAPE Tek Başına Neden Yanıltıcı Olabilir

WAPE yararlı bir metriktir; ancak seyrek talep ve yüksek sıfır oranları önemli hata modlarını gizleyebilir.

TahminlemeDoğrulamaML Sistemleri

Özyinelemeli Tahminlerde Veri Sızıntısından Kaçınmak

Önceki tahminlere bağlı gecikmeli özellikler kullanılırken zamansal bütünlüğü korumaya dair pratik bir not.