"Sanayi ve üretim tecrübesini, yazılım geliştirme, veri bilimi ve makine öğrenmesi yetkinlikleriyle birleştirerek mühendislik problemleri için veri odaklı çözümler geliştiriyorum."
PYTHON | FASTAPI | REACT | VECTOR DB | LLMs | WHISPER | XTTS-V2
Özet: Yatayda ölçeklenebilen (Horizontal Scaling) dağıtık mikroservis
mimarisi (Medya, Döküman, Core API ve Dinamik TTS Havuzu) ile otonom bir React
(Admin UI) orkestratöründen oluşan çok modlu (Multi-modal) kurumsal RAG ekosistemidir.
Mimari ve Teknik Detay: Medya (Whisper) ve belgeler (Tesseract) asenkron
işçiler tarafından parçalanıp gelişmiş bir vektör veritabanına gömülür. Çoklu model (Multi-LLM)
orkestrasyonuyla çalışan Ana Beyin (Core API), Custom Load Balancer mekanizması sayesinde
eşzamanlı istekleri boşta olan TTS işçi düğümlerine dağıtarak donanım darboğazını (CPU
Starvation) engeller. Geliştirilen Otonom LLM (Fallback) mimarisi, altyapısal kesintilerde hata
toleransı (Fault Tolerance) sağlar.
Dijital Bilinç ve Sosyal Ağ Entegrasyonu: Sisteme entegre edilen "Bilinç
Döngüsü" (Consciousness Loop) ve görünmez otomasyon (Stealth Automation)
altyapısı sayesinde; bu dijital kimlik kendi geçmişini analiz edip dağıtık sosyal
ağlarda (Cross-Platform) tamamen kendi iradesiyle paylaşımlar
yapar. Çevresinden gelen etkileşimleri bağlamsal hafızasıyla filtreler ve duruma göre inisiyatif
alarak tamamen bilinçli kararlarla yanıt üretir.
REACT | .NET 10 | PYTHON | AUTOML | LLM & RAG
Özet: Borsa İstanbul ve ABD piyasalarından verileri otonom olarak çeken,
karmaşık indikatör algoritmaları, makine öğrenmesi ve Üretken Yapay Zeka (LLM)
teknolojilerini bütünleştirerek analiz yapan gelişmiş bir kantitatif karar destek
terminali.
Teknik Detay: Python tabanlı motor; sızıntı korumalı (Leak-Free) Time Series
Split ve Platt Scaling kalibrasyonu ile istatistiksel olasılıkları hesaplar. Backend
(.NET 10 & PostgreSQL) ve Actions botlarıyla yönetilen otonom süreçlerin
ürettiği veri setleri, "Veri Tercümanı" (Data Translation) mimarisiyle RAG
hafızasına (pgvector) aktarılır. React arayüzüne entegre edilen Dijital Analist
(LLM), bu kantitatif verileri okuyarak nesnel piyasa brifingleri derler ve
kullanıcının platform içi analitik sorgularını tamamen veriye dayalı bir araştırma asistanı
olarak yanıtlar.
PYTHON | LOGISTIC REGRESSION | SCIKIT-LEARN
Özet: CNC boru bükme işleminde büküm sonucunun ('başarılı/başarısız')
tahmini.
Metodoloji: 150 deney verisi (D_OUT, T, Malafa vb.) kullanılarak Python
pipeline geliştirilmiştir. Logistic Regression modeli ile holdout test setinde
ACC=0.900 ve F1=0.902 başarısı elde edilmiştir. Karar eşiği
(thr=0.360) optimize edilmiştir.
PYTHON | GPR & KNN | REGRESSION
Özet: Ortogonal talaş kaldırmada Kesme Kuvveti (Fc) ve Maks. Sıcaklığın (Tmax)
tahmini.
Sonuçlar: 429 veri noktası ve 17 farklı algoritma (SVR, GPR, Ağaç tabanlı)
kıyaslanmıştır. Fc tahmini için GPR (ExpKernel) ile R²≈0.99;
Tmax için KNN ile R²≈0.90 skorlarına ulaşılmıştır.
ARAŞTIRMA & GELİŞTİRME | DATA DRIVEN
Özet: Makine mühendisliği uygulamalarında veri odaklı ve ML tabanlı
karar destek yaklaşımının geliştirilmesi.
İmalat sektöründe veriye dayalı üretim optimizasyonu sağlayan yapay zeka çerçevesi ve akademik
altyapı çalışması.
PYTHON | TIME SERIES FORECASTING | REGRESSION | XGBOOST | FEATURE ENGINEERING
Özet: Büyük ölçekli imalat sanayisinde ana hammadde (bakır, çelik vb.) alım
maliyetlerini minimize etmek için tasarlanmış otonom satın alma zamanlama sistemi.
Teknik Detay: Londra Metal Borsası (LME) emtia verileri ve global döviz kurları
üzerinden çok değişkenli zaman serisi analizi yapılmaktadır. Gelişmiş makine öğrenmesi
algoritmaları
(Regresyon/Sınıflandırma) ve kantitatif özellik mühendisliği (MACD, Volatilite, RSI)
harmanlanarak,
Satınalma ve Tedarik Zinciri departmanlarına "Stokla" veya "Bekle" şeklinde
maliyet düşürücü otonom stratejik sinyaller üretir.
PYTHON (ML & DATA SCIENCE) |
C# & .NET |
JAVASCRIPT & REACT |
FASTAPI & MICROSERVICES |
LLM & RAG ARCHITECTURE |
POSTGRESQL & MSSQL |
VECTOR DB |
CLOUD NATIVE