Model geliştirme devam ediyor

Vehicle Market Price

Veri hazırlama ve özellik mühendisliğini tip güvenli API ve Flutter arayüzüne bağlayan uçtan uca araç değerleme projesi.

Benim rolüm: AI Geliştirici
Hedef kullanıcı: İkinci el araç özelliklerinden yapılandırılmış değer tahmini isteyen kullanıcılar
Temel teknoloji: Pandas + Scikit-learn · FastAPI · Flutter

01 · Proje özeti

Temel problem

İkinci el ilan verisi eksik, tutarsız tiplerde ve güvenilir modele doğrudan verilemeyecek durumda.

Benim rolüm

Temizleme ve özellik hattını, API veri kontratlarını, canonical mapping'leri ve Flutter istemcisinin kullandığı entegrasyon yolunu tasarladım.

Mevcut durum

Ön işleme hattı, özellik tasarımı, servis kontratları ve mobil entegrasyon iskeleti tamamlandı. Gerçek zamanlı model eğitimi ve açıklanabilirlik çalışmaları devam ediyor.

02 · Teknik mimari

Flutter veri girişi

İstemci araç bilgisini adım adım topluyor ve doğrulanmış isteği servise gönderiyor.

API kontratları

FastAPI DTO'ları ve canonical mapping'ler kullanıcı değerlerini modele hazır alanlardan ayırıyor.

Ön işleme

İşlem hattı kategorileri standartlaştırıyor, tipleri düzeltiyor ve eksik sayısal/kategorik değerleri tamamlıyor.

Özellik katmanı

Araç yaşı, yıllık kullanım, mekanik stres ve geçmiş gibi türetilen değişkenler modele daha güçlü girdiler sağlıyor.

03 · Problemler ve kararlar

Kirli kaynak veri

Problem

Eş değerler farklı ad, birim, eksik alan ve veri tipleriyle geliyor.

Karar

Deterministik canonicalization katmanı özellik üretiminden önce çalışarak eğitim ve inference'ın aynı varsayımları kullanmasını sağlıyor.

İstemci-model bağımlılığı

Problem

Ham model kolonlarını açmak ön işleme değiştiğinde mobil istemciyi kırılgan hâle getiriyor.

Karar

Tip güvenli DTO ve mapping'ler ürün girdileriyle gelişen ML hattı arasında kararlı sınır oluşturuyor.

04 · Sonuç

Sonuç

Proje şu anda değerleme için eksiksiz veri ve entegrasyon temelini sağlıyor. Üretim tahmin modeli ve açıklama katmanı açıkça geliştirme aşamasında.

05 · Bağlam içinde teknolojiler

Pandas + Scikit-learn

Ön işleme, dönüşüm ve model deney hattını yapılandırıyor.

FastAPI

Ön işleme ve inference çevresinde tip güvenli doğrulama ve kararlı sınır sağlıyor.

Flutter

Kullanıcı girdisini çapraz platform ürün akışında topluyor ve nihai sonucu sunuyor.