Merge pull request #229 from buseorak/translate-classifiers-two

Translate Classifiers-2 and Applied to Turkish

4-Classification/3-Classifiers-2/translations/README.tr.md

@@ -0,0 +1,235 @@
+# Mutfak sınıflandırıcıları 2
+
+Bu ikinci sınıflandırma dersinde, sayısal veriyi sınıflandırmak için daha fazla yöntem öğreneceksiniz. Ayrıca, bir sınıflandırıcıyı diğerlerine tercih etmenin sonuçlarını da öğreneceksiniz.
+
+## [Ders öncesi kısa sınavı](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/23/?loc=tr)
+
+### Ön koşul
+
+Önceki dersleri tamamladığınızı ve bu 4-ders klasörünün kökündeki `data` klasörünüzdeki _cleaned_cuisines.csv_ adlı veri setini temizlediğinizi varsayıyoruz.
+
+### Hazırlık
+
+Temizlenmiş veri setiyle _notebook.ipynb_ dosyanızı yükledik ve model oluşturma sürecine hazır olması için X ve y veri iskeletlerine böldük.
+
+## Bir sınıflandırma haritası
+
+Daha önce, Microsoft'un kopya kağıdını kullanarak veri sınıflandırmanın çeşitli yollarını öğrendiniz. Scikit-learn de buna benzer, öngörücülerinizi (sınıflandırıcı) sınırlandırmanıza ilaveten yardım edecek bir kopya kağıdı sunar.
+
+![Scikit-learn'den Makine Öğrenimi Haritası](../images/map.png)
+> Tavsiye: [Bu haritayı çevrim içi ziyaret edin](https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/) ve rotayı seyrederken dokümantasyonu okumak için tıklayın.
+
+### Plan
+
+Verinizi iyice kavradığınızda bu harita çok faydalı olacaktır, çünkü karara ulaşırken rotalarında 'yürüyebilirsiniz':
+
+- >50 adet örneğimiz var
+- Bir kategori öngörmek istiyoruz
+- Etiketlenmiş veri var
+- 100 binden az örneğimiz var
+- :sparkles: Bir Linear SVC (Doğrusal Destek Vektör Sınıflandırma) seçebiliriz
+- Eğer bu işe yaramazsa, verimiz sayısal olduğundan
+    - :sparkles: Bir KNeighbors (K Komşu) Sınıflandırıcı deneyebiliriz
+      - Eğer bu işe yaramazsa, :sparkles: SVC (Destek Vektör Sınıflandırma) ve :sparkles: Ensemble (Topluluk) Sınıflandırıcılarını deneyin
+
+Bu çok faydalı bir yol.
+
+## Alıştırma - veriyi bölün
+
+Bu yolu takip ederek, kullanmak için bazı kütüphaneleri alarak başlamalıyız.
+
+1. Gerekli kütüphaneleri alın:
+
+    ```python
+    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
+    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
+    from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report, precision_recall_curve
+    import numpy as np
+    ```
+
+1. Eğitme ve sınama verinizi bölün:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cuisines_feature_df, cuisines_label_df, test_size=0.3)
+    ```
+
+## Linear SVC Sınıflandırıcısı
+
+Destek Vektör kümeleme (SVC), makine öğrenimi yöntemlerinden Destek Vektör Makinelerinin (Aşağıda bunun hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.) alt dallarından biridir. Bu yöntemde, etiketleri nasıl kümeleyeceğinize karar vermek için bir 'kernel' seçebilirsiniz. 'C' parametresi 'düzenlileştirme'yi ifade eder ve parametrelerin etkilerini düzenler. Kernel (çekirdek) [birçoğundan](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC) biri olabilir; burada, doğrusal SVC leveraj ettiğimizden emin olmak için, 'linear' olarak ayarlıyoruz. Olasılık varsayılan olarak 'false' olarak ayarlıdır; burada, olasılık öngörülerini toplamak için, 'true' olarak ayarlıyoruz. Rastgele durumu (random state), olasılıkları elde etmek için veriyi karıştırmak (shuffle) üzere, '0' olarak ayarlıyoruz.
+
+### Alıştırma - doğrusal SVC uygulayın
+
+Sınıflandırıcıardan oluşan bir dizi oluşturarak başlayın. Sınadıkça bu diziye ekleme yapacağız.
+
+1. Liner SVC ile başlayın:
+
+    ```python
+    C = 10
+    # Create different classifiers.
+    classifiers = {
+        'Linear SVC': SVC(kernel='linear', C=C, probability=True,random_state=0)
+    }
+    ```
+
+2. Linear SVC kullanarak modelinizi eğitin ve raporu bastırın:
+
+    ```python
+    n_classifiers = len(classifiers)
+    
+    for index, (name, classifier) in enumerate(classifiers.items()):
+        classifier.fit(X_train, np.ravel(y_train))
+    
+        y_pred = classifier.predict(X_test)
+        accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
+        print("Accuracy (train) for %s: %0.1f%% " % (name, accuracy * 100))
+        print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    Sonuç oldukça iyi:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for Linear SVC: 78.6% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.71      0.67      0.69       242
+          indian       0.88      0.86      0.87       234
+        japanese       0.79      0.74      0.76       254
+          korean       0.85      0.81      0.83       242
+            thai       0.71      0.86      0.78       227
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+## K-Komşu sınıflandırıcısı
+
+K-Komşu, makine öğrenimi yöntemlerinden "neighbors" (komşular) ailesinin bir parçasıdır ve gözetimli ve gözetimsiz öğrenmenin ikisinde de kullanılabilir. Bu yöntemde, önceden tanımlanmış sayıda nokta üretilir ve veri bu noktalar etrafında, genelleştirilmiş etiketlerin veriler için öngörülebileceği şekilde toplanır.
+
+### Alıştırma - K-Komşu sınıflandırıcısını uygulayın
+
+Önceki sınıflandırıcı iyiydi ve veriyle iyi çalıştı, ancak belki daha iyi bir doğruluk elde edebiliriz. K-Komşu sınıflandırıcısını deneyin.
+
+1. Sınıflandırıcı dizinize bir satır ekleyin (Linear SVC ögesinden sonra bir virgül ekleyin):
+
+    ```python
+    'KNN classifier': KNeighborsClassifier(C),
+    ```
+
+    Sonuç biraz daha kötü:
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for KNN classifier: 73.8% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.64      0.67      0.66       242
+          indian       0.86      0.78      0.82       234
+        japanese       0.66      0.83      0.74       254
+          korean       0.94      0.58      0.72       242
+            thai       0.71      0.82      0.76       227
+    
+        accuracy                           0.74      1199
+       macro avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    weighted avg       0.76      0.74      0.74      1199
+    ```
+
+    :white_check_mark: [K-Komşu](https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#neighbors) hakkında bilgi edinin
+
+## Destek Vektör Sınıflandırıcısı
+
+Destek Vektör sınıflandırıcıları, makine öğrenimi yöntemlerinden [Destek Vektörü Makineleri](https://wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) ailesinin bir parçasıdır ve sınıflandırma ve regresyon görevlerinde kullanılır. SVM'ler (Destek Vektör Makineleri), iki kategori arasındaki uzaklığı en yükseğe getirmek için eğitme örneklerini boşluktaki noktalara eşler. Sonraki veri, kategorisinin öngörülebilmesi için bu boşluğa eşlenir.
+
+### Alıştırma - bir Destek Vektör Sınıflandırıcısı uygulayın
+
+Bir Destek Vektör Sınıflandırıcısı ile daha iyi bir doğruluk elde etmeye çalışalım.
+
+1. K-Neighbors ögesinden sonra bir virgül ekleyin, sonra bu satırı ekleyin:
+
+    ```python
+    'SVC': SVC(),
+    ```
+
+    Sonuç oldukça iyi!
+
+    ```output
+    Accuracy (train) for SVC: 83.2% 
+                  precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.79      0.74      0.76       242
+          indian       0.88      0.90      0.89       234
+        japanese       0.87      0.81      0.84       254
+          korean       0.91      0.82      0.86       242
+            thai       0.74      0.90      0.81       227
+    
+        accuracy                           0.83      1199
+       macro avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    weighted avg       0.84      0.83      0.83      1199
+    ```
+
+    :white_check_mark: [Destek Vektörleri](https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm) hakkında bilgi edinin
+
+## Topluluk Sınıflandırıcıları
+
+Önceki sınamanın oldukça iyi olmasına rağmen rotayı sonuna kadar takip edelim. Bazı Topluluk Sınıflandırıcılarını deneyelim, özellikle Random Forest ve AdaBoost'u:
+
+```python
+'RFST': RandomForestClassifier(n_estimators=100),
+  'ADA': AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
+```
+
+Sonuç çok iyi, özellikle Random Forest sonuçları:
+
+```output
+Accuracy (train) for RFST: 84.5% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.80      0.77      0.78       242
+      indian       0.89      0.92      0.90       234
+    japanese       0.86      0.84      0.85       254
+      korean       0.88      0.83      0.85       242
+        thai       0.80      0.87      0.83       227
+
+    accuracy                           0.84      1199
+   macro avg       0.85      0.85      0.84      1199
+weighted avg       0.85      0.84      0.84      1199
+
+Accuracy (train) for ADA: 72.4% 
+              precision    recall  f1-score   support
+
+     chinese       0.64      0.49      0.56       242
+      indian       0.91      0.83      0.87       234
+    japanese       0.68      0.69      0.69       254
+      korean       0.73      0.79      0.76       242
+        thai       0.67      0.83      0.74       227
+
+    accuracy                           0.72      1199
+   macro avg       0.73      0.73      0.72      1199
+weighted avg       0.73      0.72      0.72      1199
+```
+
+:white_check_mark: [Topluluk Sınıflandırıcıları](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html) hakkında bilgi edinin
+
+Makine Öğreniminin bu yöntemi, modelin kalitesini artırmak için, "birçok temel öngörücünün öngörülerini birleştirir." Bizim örneğimizde, Random Trees ve AdaBoost kullandık.
+
+- [Random Forest](https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest) bir ortalama alma yöntemidir, aşırı öğrenmeden kaçınmak için rastgelelikle doldurulmuş 'karar ağaçları'ndan oluşan bir 'orman' oluşturur. n_estimators parametresi, ağaç sayısı olarak ayarlanmaktadır.
+
+- [AdaBoost](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html), bir sınıflandıcıyı bir veri setine uydurur ve sonra o sınıflandırıcının kopyalarını aynı veri setine uydurur. Yanlış sınıflandırılmış ögelerin ağırlıklarına odaklanır ve bir sonraki sınıflandırıcının düzeltmesi için uydurma/oturtmayı ayarlar.
+
+---
+
+## :rocket: Meydan okuma
+
+Bu yöntemlerden her biri değiştirebileceğiniz birsürü parametre içeriyor. Her birinin varsayılan parametrelerini araştırın ve bu parametreleri değiştirmenin modelin kalitesi için ne anlama gelebileceği hakkında düşünün.
+
+## [Ders sonrası kısa sınavı](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/24/?loc=tr)
+
+## Gözden Geçirme & Kendi Kendine Çalışma
+
+Bu derslerde çok fazla jargon var, bu yüzden yararlı terminoloji içeren [bu listeyi](https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/resources/glossary?WT.mc_id=academic-15963-cxa) incelemek için bir dakika ayırın.
+
+## Ödev
+
+[Parametre oyunu](assignment.tr.md)

4-Classification/3-Classifiers-2/translations/assignment.tr.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# Parametre Oyunu
+
+## Yönergeler
+
+Bu sınıflandırıcılarla çalışırken varsayılan olarak ayarlanmış birçok parametre var. VS Code'daki Intellisense, onları derinlemesine incelemenize yardımcı olabilir. Bu dersteki Makine Öğrenimi Sınıflandırma Yöntemlerinden birini seçin ve çeşitli parametre değerlerini değiştirerek modelleri yeniden eğitin. Neden bazı değişikliklerin modelin kalitesini artırdığını ve bazılarının azalttığını açıklayan bir not defteri yapın. Cevabınız açıklayıcı olmalı.
+
+## Rubrik
+
+|  Ölçüt   | Örnek Alınacak Nitelikte                                                                                                           | Yeterli                                               | Geliştirme Gerekli              |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ------------------------------- |
+|          | Bir sınıflandırıcının tamamen oluşturulduğu ve parametrelerinin değiştirilip yazı kutularında açıklandığı bir not defteri sunulmuş | Not defteri kısmen sunulmuş veya az açıklanmış        | Not defteri hatalı veya kusurlu |

4-Classification/4-Applied/translations/README.tr.md

@@ -0,0 +1,336 @@
+# Mutfak Önerici Bir Web Uygulaması Oluşturun
+
+Bu derste, önceki derslerde öğrendiğiniz bazı yöntemleri kullanarak, bu seri boyunca kullanılan leziz mutfak veri setiyle bir sınıflandırma modeli oluşturacaksınız. Ayrıca, kaydettiğiniz modeli kullanmak üzere, Onnx'un web çalışma zamanından yararlanan küçük bir web uygulaması oluşturacaksınız.
+
+Makine öğreniminin en faydalı pratik kullanımlarından biri, önerici/tavsiyeci sistemler oluşturmaktır ve bu yöndeki ilk adımınızı bugün atabilirsiniz!
+
+[![Önerici Sistemler Tanıtımı](https://img.youtube.com/vi/giIXNoiqO_U/0.jpg)](https://youtu.be/giIXNoiqO_U "Recommendation Systems Introduction")
+
+> :movie_camera: Video için yukarıdaki fotoğrafa tıklayın: Andrew Ng introduces recommendation system design (Andrew Ng önerici sistem tasarımını tanıtıyor)
+
+## [Ders öncesi kısa sınavı](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/25/?loc=tr)
+
+Bu derste şunları öğreneceksiniz:
+
+- Bir model nasıl oluşturulur ve Onnx modeli olarak kaydedilir
+- Modeli denetlemek için Netron nasıl kullanılır
+- Modeliniz çıkarım için bir web uygulamasında nasıl kullanılabilir
+
+## Modelinizi oluşturun
+
+Uygulamalı Makine Öğrenimi sistemleri oluşturmak, bu teknolojilerden kendi iş sistemleriniz için yararlanmanızın önemli bir parçasıdır. Onnx kullanarak modelleri kendi web uygulamalarınız içerisinde kullanabilirsiniz (Böylece gerektiğinde çevrim dışı bir içerikte kullanabilirsiniz.).
+
+[Önceki bir derste](../../../3-Web-App/1-Web-App/README.md) UFO gözlemleriyle ilgili bir Regresyon modeli oluşturmuş, "pickle" kullanmış ve bir Flask uygulamasında kullanmıştınız. Bu mimariyi bilmek çok faydalıdır, ancak bu tam yığın Python uygulamasıdır ve bir JavaScript uygulaması kullanımı gerekebilir.
+
+Bu derste, çıkarım için temel JavaScript tabanlı bir sistem oluşturabilirsiniz. Ancak öncelikle, bir model eğitmeniz ve Onnx ile kullanım için dönüştürmeniz gerekmektedir.
+
+## Alıştırma - sınıflandırma modelini eğitin
+
+Öncelikle, kullandığımız temiz mutfak veri setini kullanarak bir sınıflandırma modeli eğitin.
+
+1. Faydalı kütüphaneler almakla başlayın:
+
+    ```python
+    !pip install skl2onnx
+    import pandas as pd 
+    ```
+
+    Scikit-learn modelinizi Onnx biçimine dönüştürmeyi sağlamak için '[skl2onnx](https://onnx.ai/sklearn-onnx/)'a ihtiyacınız var.
+
+1. Sonra, önceki derslerde yaptığınız şekilde, `read_csv()` kullanarak bir CSV dosyasını okuyarak veriniz üzerinde çalışın:
+
+    ```python
+    data = pd.read_csv('../data/cleaned_cuisines.csv')
+    data.head()
+    ```
+
+1. İlk iki gereksiz sütunu kaldırın ve geriye kalan veriyi 'X' olarak kaydedin:
+
+    ```python
+    X = data.iloc[:,2:]
+    X.head()
+    ```
+
+1. Etiketleri 'y' olarak kaydedin:
+
+    ```python
+    y = data[['cuisine']]
+    y.head()
+    
+    ```
+
+### Eğitme rutinine başlayın
+
+İyi doğruluğu olan 'SVC' kütüphanesini kullanacağız.
+
+1. Scikit-learn'den uygun kütüphaneleri alın:
+
+    ```python
+    from sklearn.model_selection import train_test_split
+    from sklearn.svm import SVC
+    from sklearn.model_selection import cross_val_score
+    from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score,confusion_matrix,classification_report
+    ```
+
+1. Eğitme ve sınama kümelerini ayırın:
+
+    ```python
+    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3)
+    ```
+
+1. Önceki derste yaptığınız gibi bir SVC Sınıflandırma modeli oluşturun:
+
+    ```python
+    model = SVC(kernel='linear', C=10, probability=True,random_state=0)
+    model.fit(X_train,y_train.values.ravel())
+    ```
+
+1. Şimdi, `predict()` fonksiyonunu çağırarak modelinizi sınayın:
+
+    ```python
+    y_pred = model.predict(X_test)
+    ```
+
+1. Modelin kalitesini kontrol etmek için bir sınıflandırma raporu bastırın:
+
+    ```python
+    print(classification_report(y_test,y_pred))
+    ```
+
+    Daha önce de gördüğümüz gibi, doğruluk iyi:
+
+    ```output
+                    precision    recall  f1-score   support
+    
+         chinese       0.72      0.69      0.70       257
+          indian       0.91      0.87      0.89       243
+        japanese       0.79      0.77      0.78       239
+          korean       0.83      0.79      0.81       236
+            thai       0.72      0.84      0.78       224
+    
+        accuracy                           0.79      1199
+       macro avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    weighted avg       0.79      0.79      0.79      1199
+    ```
+
+### Modelinizi Onnx'a dönüştürün
+
+Dönüştürmeyi uygun Tensor sayısıyla yaptığınıza emin olun. Bu veri seti listelenmiş 380 malzeme içeriyor, dolayısıyla bu sayıyı `FloatTensorType` içinde belirtmeniz gerekiyor:
+
+1. 380 tensor sayısını kullanarak dönüştürün.
+
+    ```python
+    from skl2onnx import convert_sklearn
+    from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
+    
+    initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 380]))]
+    options = {id(model): {'nocl': True, 'zipmap': False}}
+    ```
+
+1. onx'u oluşturun ve **model.onnx** diye bir dosya olarak kaydedin:
+
+    ```python
+    onx = convert_sklearn(model, initial_types=initial_type, options=options)
+    with open("./model.onnx", "wb") as f:
+        f.write(onx.SerializeToString())
+    ```
+
+    > Not olarak, dönüştürme senaryonuzda [seçenekler](https://onnx.ai/sklearn-onnx/parameterized.html) geçirebilirsiniz. Biz bu durumda, 'nocl' parametresini True ve 'zipmap' parametresini 'False' olarak geçirdik. Bu bir sınıflandırma modeli olduğundan, bir sözlük listesi üreten (gerekli değil) ZipMap'i kaldırma seçeneğiniz var. `nocl`, modelde sınıf bilgisinin barındırılmasını ifade eder. `nocl` parametresini 'True' olarak ayarlayarak modelinizin boyutunu küçültün.
+
+Tüm not defterini çalıştırmak şimdi bir Onnx modeli oluşturacak ve bu klasöre kaydedecek.
+
+## Modelinizi inceleyin
+
+Onnx modelleri Visual Studio code'da pek görünür değiller ama birçok araştırmacının modelin doğru oluştuğundan emin olmak üzere modeli görselleştirmek için kullandığı çok iyi bir yazılım var. [Netron](https://github.com/lutzroeder/Netron)'u indirin ve model.onnx dosyanızı açın. 380 girdisi ve sınıflandırıcısıyla basit modelinizin görselleştirildiğini görebilirsiniz:
+
+![Netron görseli](../images/netron.png)
+
+Netron, modellerinizi incelemek için faydalı bir araçtır.
+
+Şimdi, bu düzenli modeli web uygulamanızda kullanmak için hazırsınız. Buzdolabınıza baktığınızda ve verilen bir mutfak için artık malzemelerin hangi birleşimini kullanabileceğinizi bulmayı denediğinizde kullanışlı olacak bir uygulama oluşturalım. Bu birleşim modeliniz tarafından belirlenecek.
+
+## Önerici bir web uygulaması oluşturun
+
+Modelinizi doğrudan bir web uygulamasında kullanabilirsiniz. Bu mimari, modelinizi yerelde ve hatta gerektiğinde çevrim dışı çalıştırabilmenizi de sağlar. `model.onnx` dosyanızı kaydettiğiniz klasörde `index.html` dosyasını oluşturarak başlayın.
+
+1. Bu _index.html_ dosyasında aşağıdaki işaretlemeyi ekleyin:
+
+    ```html
+    <!DOCTYPE html>
+    <html>
+        <header>
+            <title>Cuisine Matcher</title>
+        </header>
+        <body>
+            ...
+        </body>
+    </html>
+    ```
+
+1. Şimdi, `body` etiketleri içinde çalışarak, bazı malzemeleri ifade eden bir onay kutusu listesi göstermek için küçük bir işaretleme ekleyin:
+
+    ```html
+    <h1>Check your refrigerator. What can you create?</h1>
+            <div id="wrapper">
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="4" class="checkbox">
+                    <label>apple</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="247" class="checkbox">
+                    <label>pear</label>
+                </div>
+            
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="77" class="checkbox">
+                    <label>cherry</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="126" class="checkbox">
+                    <label>fenugreek</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="302" class="checkbox">
+                    <label>sake</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="327" class="checkbox">
+                    <label>soy sauce</label>
+                </div>
+    
+                <div class="boxCont">
+                    <input type="checkbox" value="112" class="checkbox">
+                    <label>cumin</label>
+                </div>
+            </div>
+            <div style="padding-top:10px">
+                <button onClick="startInference()">What kind of cuisine can you make?</button>
+            </div> 
+    ```
+
+    Her bir onay kutusuna bir değer verildiğine dikkat edin. Bu, veri setine göre malzemenin bulunduğu indexi ifade eder. Örneğin bu alfabetik listede elma beşinci sütundadır, dolayısıyla onun değeri '4'tür çünkü saymaya 0'dan başlıyoruz. Verilen malzemenin indexini görmek için [malzemeler tablosuna](../../data/ingredient_indexes.csv) başvurabilirsiniz.
+
+    index.html dosyasındaki işinize devam ederek, son `</div>` kapamasından sonra modelinizin çağrılacağı bir script bloğu ekleyin.
+
+1. Öncelikle, [Onnx Runtime](https://www.onnxruntime.ai/) alın:
+
+    ```html
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxruntime-web@1.8.0-dev.20210608.0/dist/ort.min.js"></script> 
+    ```
+
+    > Onnx Runtime, Onnx modelinizin, eniyileştirmeler ve kullanmak için bir API da dahil olmak üzere, geniş bir donanım platform yelpazesinde çalışmasını sağlamak için kullanılır.
+
+1. Runtime uygun hale geldiğinde, onu çağırabilirsiniz:
+
+    ```javascript
+    <script>
+                const ingredients = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
+                
+                const checks = [].slice.call(document.querySelectorAll('.checkbox'));
+    
+                // use an async context to call onnxruntime functions.
+                function init() {
+                    
+                    checks.forEach(function (checkbox, index) {
+                        checkbox.onchange = function () {
+                            if (this.checked) {
+                                var index = checkbox.value;
+    
+                                if (index !== -1) {
+                                    ingredients[index] = 1;
+                                }
+                                console.log(ingredients)
+                            }
+                            else {
+                                var index = checkbox.value;
+    
+                                if (index !== -1) {
+                                    ingredients[index] = 0;
+                                }
+                                console.log(ingredients)
+                            }
+                        }
+                    })
+                }
+    
+                function testCheckboxes() {
+                        for (var i = 0; i < checks.length; i++)
+                            if (checks[i].type == "checkbox")
+                                if (checks[i].checked)
+                                    return true;
+                        return false;
+                }
+    
+                async function startInference() {
+    
+                    let checked = testCheckboxes()
+    
+                    if (checked) {
+    
+                    try {
+                        // create a new session and load the model.
+                        
+                        const session = await ort.InferenceSession.create('./model.onnx');
+    
+                        const input = new ort.Tensor(new Float32Array(ingredients), [1, 380]);
+                        const feeds = { float_input: input };
+    
+                        // feed inputs and run
+    
+                        const results = await session.run(feeds);
+    
+                        // read from results
+                        alert('You can enjoy ' + results.label.data[0] + ' cuisine today!')
+    
+                    } catch (e) {
+                        console.log(`failed to inference ONNX model: ${e}.`);
+                    }
+                }
+                else alert("Please check an ingredient")
+                    
+                }
+        init();
+               
+            </script>
+    ```
+
+Bu kodda birçok şey gerçekleşiyor:
+
+1. Ayarlanması ve çıkarım için modele gönderilmesi için, bir malzeme onay kutusunun işaretli olup olmadığına bağlı 380 muhtemel değerden (ya 1 ya da 0) oluşan bir dizi oluşturdunuz.
+2. Onay kutularından oluşan bir dizi ve uygulama başladığında çağrılan bir `init` fonksiyonunda işaretli olup olmadıklarını belirleme yolu oluşturdunuz. Eğer onay kutusu işaretliyse, `ingredients` dizisi, seçilen malzemeyi ifade etmek üzere değiştirilir.
+3. Herhangi bir onay kutusunun işaretli olup olmadığını kontrol eden bir `testCheckboxes` fonksiyonu oluşturdunuz.
+4. Düğmeye basıldığında o fonksiyonu kullanıyor ve eğer herhangi bir onay kutusu işaretlenmişse çıkarıma başlıyorsunuz.
+5. Çıkarım rutini şunları içerir:
+   1. Makinenin eşzamansız bir yüklemesini ayarlama
+   2. Modele göndermek için bir Tensor yapısı oluşturma
+   3. Modelinizi eğitirken oluşturduğunuz `float_input` (Bu adı doğrulamak için Netron kullanabilirsiniz.) girdisini ifade eden 'feeds' oluşturma
+   4. Bu 'feeds'i modele gönderme ve yanıt için bekleme
+
+## Uygulamanızı test edin
+
+index.html dosyanızın olduğu klasördeyken Visual Studio Code'da bir terminal açın. Global kapsamda `[http-server](https://www.npmjs.com/package/http-server)` indirilmiş olduğundan emin olun ve istemde `http-server` yazın. Bir yerel ana makine açılmalı ve web uygulamanızı görebilirsiniz. Çeşitli malzemeleri baz alarak hangi mutfağın önerildiğine bakın:
+
+![malzeme web uygulaması](../images/web-app.png)
+
+Tebrikler, birkaç değişkenle bir 'önerici' web uygulaması oluşturdunuz! Bu sistemi oluşturmak için biraz zaman ayırın!
+## :rocket: Meydan okuma
+
+Web uygulamanız çok minimal, bu yüzden [ingredient_indexes](../../data/ingredient_indexes.csv) verisinden malzemeleri ve indexlerini kullanarak web uygulamanızı oluşturmaya devam edin. Verilen bir ulusal yemeği yapmak için hangi tat birleşimleri işe yarıyor?
+
+## [Ders sonrası kısa sınavı](https://jolly-sea-0a877260f.azurestaticapps.net/quiz/26/?loc=tr)
+
+## Gözden Geçirme & Kendi Kendine Çalışma
+
+Bu dersin sadece yemek malzemeleri için bir öneri sistemi oluşturmanın olanaklarına değinmesiyle beraber, makine öğrenimi uygulamalarının bu alanı örnekler açısından çok zengin. Bu sistemlerin nasıl oluşturulduğu hakkında biraz daha okuyun:
+
+- https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/recommendation-engine
+- https://www.technologyreview.com/2014/08/25/171547/the-ultimate-challenge-for-recommendation-engines/
+- https://www.technologyreview.com/2015/03/23/168831/everything-is-a-recommendation/
+
+## Ödev 
+
+[Yeni bir önerici oluşturun](assignment.tr.md)

4-Classification/4-Applied/translations/assignment.tr.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# Bir önerici oluşturun
+
+## Yönergeler
+
+Bu dersteki alıştırmalar göz önünde bulundurulursa, Onnx Runtime ve dönüştürülmüş bir Onnx modeli kullanarak JavaScript tabanlı web uygulamasının nasıl oluşturulacağını artık biliyorsunuz. Bu derslerdeki verileri veya başka bir yerden kaynaklandırılmış verileri (Lütfen kaynakça verin.) kullanarak yeni bir önerici oluşturma deneyimi kazanın. Verilen çeşitli kişilik özellikleriyle bir evcil hayvan önericisi veya kişinin ruh haline göre bir müzik türü önericisi oluşturabilirsiniz. Yaratıcı olun!
+
+## Rubrik
+
+|  Ölçüt   | Örnek Alınacak Nitelikte                                               | Yeterli                               | Geliştirme Gerekli                |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- | --------------------------------- |
+|          | İyi belgelenen ve çalışan bir web uygulaması ve not defteri sunulmuş   | İkisinden biri eksik veya kusurlu     | İkisi ya eksik ya da kusurlu      |

4-Classification/translations/README.tr.md

@@ -16,8 +16,8 @@ Bu bölümde, bu eğitim programının tamamen regresyon üzerine olan ilk böl
 
 1. [Sınıflandırmaya giriş](../1-Introduction/translations/README.tr.md)
 2. [Daha fazla sınıflandırıcı](../2-Classifiers-1/translations/README.tr.md)
-3. [Hatta daha fazla sınıflandırıcı](../3-Classifiers-2/README.md)
+3. [Hatta daha fazla sınıflandırıcı](../3-Classifiers-2/translations/README.tr.md)
-4. [Uygulamalı Makine Öğrenimi: bir web uygulaması oluşturun](../4-Applied/README.md)
+4. [Uygulamalı Makine Öğrenimi: bir web uygulaması oluşturun](../4-Applied/translations/README.tr.md)
 ## Katkıda bulunanlar
 
 "Sınıflandırmaya başlarken" [Cassie Breviu](https://www.twitter.com/cassieview) ve [Jen Looper](https://www.twitter.com/jenlooper) tarafından :hearts: ile yazılmıştır.