Bu proje, kullanıcıların yazdığı metinlerin spam (istenmeyen içerik) olup olmadığını tespit eden basit ama etkili bir yapay zekâ uygulamasıdır. Python, Flask ve makine öğrenimi teknikleri kullanılarak geliştirilmiş ve Render üzerinden internete açılmıştır.
- Kullanıcıdan alınan metni analiz etmek
- Makine öğrenimi modeli ile mesajı "spam" veya "ham" (normal) olarak sınıflandırmak
- Türkçe ve İngilizce kısa metinlerde temel spam tespiti sağlamak
- 🐍 Python 3.x
- ⚙️ Flask (web uygulaması)
- 🧠 scikit-learn (Naive Bayes sınıflandırıcı)
- 🌐 HTML + CSS (temel arayüz)
- ☁️ Render.com (ücretsiz yayınlama)
- 🔧 Gunicorn (sunucu çalıştırıcı)
Projeyi kendi bilgisayarınızda çalıştırmak için:
git clone https://github.com/serdarsezginedessa/yapayzeka-deneme.git
cd yapayzeka-flask
pip install -r requirements.txt
python app.pyArdından http://127.0.0.1:5000 adresinden çalıştırabilirsiniz.
Makine öğrenimi modeli spam_model.py dosyasında eğitilmiştir.
- Kullanılan veri seti: SMS Spam Collection Dataset (UCI)
- Model:
MultinomialNB+TfidfVectorizer - Eğitilen dosyalar:
model/model.pklmodel/vectorizer.pkl
yapayzeka-flask/
├── app.py # Flask uygulaması
├── spam_model.py # Model eğitimi
├── model/
│ ├── model.pkl # Eğitilmiş model
│ └── vectorizer.pkl # Tfidf vektörizer
├── templates/
│ └── index.html # Web arayüzü
├── requirements.txt # Bağımlılıklar
└── Procfile # Render için çalışma komutu
- ✅ Türkçe özel stopword desteği
- ✅ Daha güçlü modeller (BERT, SVM)
- 🔄 Kullanıcı girdilerini kaydedip yeniden eğitim
- 📱 Mobil uyumlu tasarım
- 🌍 API formatında servis olarak sunma
Serdar Sezgin 📧 [email protected] 💼 LinkedIn 📂 GitHub
MIT Lisansı altında açık kaynak olarak sunulmuştur.