🔢 MNIST Rakam Sınıflandırma (PyTorch ANN)

Bu proje, PyTorch kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiş bir Yapay Sinir Ağı (ANN) modelidir. Projenin amacı, el yazısı rakamlardan oluşan ünlü MNIST veri setini kullanarak 0 ile 9 arasındaki rakamları yüksek doğrulukla tanımaktır.

🚀 Proje Özellikleri

• Veri Seti: MNIST (60,000 Eğitim, 10,000 Test örneği).
• Model Mimarisi: 3 katmanlı Tam Bağlantılı (Fully Connected) Sinir Ağı.
• Donanım: CUDA (GPU) desteği (mevcutsa otomatik kullanılır).
• Görselleştirme: Eğitim öncesi veri örnekleri ve eğitim sonrası Loss (kayıp) grafiği.
• Normalizasyon: Veriler Tensor formatına çevrilerek mean=0.5, std=0.5 değerleri ile normalize edilmiştir.

🛠️ Kurulum ve Çalıştırma

Projenin çalışması için sisteminizde Python yüklü olmalıdır. Gerekli kütüphaneleri aşağıdaki komutla yükleyebilirsiniz:

📥 Bağımlılıkları İndirme

Terminali (veya komut satırını) açın ve projenin bulunduğu klasöre giderek aşağıdaki komutu çalıştırın:

# Gerekli tüm kütüphaneleri  tek seferde yükler:
pip install -r requirements.txt

▶️ Projeyi Çalıştırın:

Terminal üzerinden ana dosyanızı şu komutla başlatın:

python main.py

---

📊 Eğitim Sonuçları

Burada modelin eğitim sırasında elde ettiği loss grafiğini görebilirsiniz:

Modelin eğitim sürecindeki kayıp (loss) değişim grafiği

Images-Label Eşleşmesi Grafiği