Datasetpublic

uyzem/uygulamali-ai-mimarisi

Uygulamalı Yapay Zekâ Mimarisi — Öğrenci Çalışmaları Arşivi Magibu Akademi "Uygulamalı Yapay Zekâ Mimarisi" eğitiminde (5 hafta, 20 saat) 44 katılımcının ürettiği 292 çalışmanın arşivi. Tek şemalı bir veri seti değildir: veri setleri, LoRA adaptörleri, tokenizer'lar, benchmark'lar ve uygulama kodlarından oluşan karma bir koleksiyondur. Her klasör kendi başına bir çalışmadır. İçerik Adet Katılımcı 44 Çalışma 292 Dosya 2.388 Veri dosyası (.parquet… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/uyzem/uygulamali-ai-mimarisi.

sourceHugging Faceotherupdated 1mo agoView on Hugging Face

0likes675downloads

Dataset Card

Uygulamalı Yapay Zekâ Mimarisi — Öğrenci Çalışmaları Arşivi

Magibu Akademi "Uygulamalı Yapay Zekâ Mimarisi" eğitiminde (5 hafta, 20 saat) 44 katılımcının ürettiği 292 çalışmanın arşivi.

Tek şemalı bir veri seti değildir: veri setleri, LoRA adaptörleri, tokenizer'lar, benchmark'lar ve uygulama kodlarından oluşan karma bir koleksiyondur. Her klasör kendi başına bir çalışmadır.

İçerik

	Adet
Katılımcı	44
Çalışma	292
Dosya	2.388
Veri dosyası (`.parquet` / `.jsonl` / `.csv`)	268
Kod (`.py` / `.ipynb`)	579

Çalışma türleri: 125 veri seti, 54 fine-tune edilmiş LoRA adaptörü, 32 sıfırdan eğitilmiş tokenizer, 70 Hugging Face Space uygulaması.

Veri setlerinin dağılımı:

Tür	Adet
Alana özel soru-cevap / eğitim verisi	37
Benchmark ve değerlendirme	30
RAG / vektör veritabanı (chunk'lanmış)	28
Cümle benzerliği (STS)	17
Kimlik / kişiselleştirme	10
Tool-calling / yapılandırılmış çıktı	3

Alanlar: sağlık ve tıp (31), kültür-edebiyat-din (13), sektörel — bankacılık, lojistik, SEO, sondaj (9), hobi (8), e-ticaret (6), eğitim (5), hukuk (4), siber güvenlik (3). Kalanı alan bağımsızdır.

Hariç tutulanlar: 500 MB üstü model ağırlıkları (birleştirilmiş safetensors / GGUF). Base model'den türedikleri için arşivlenmedi; LoRA adaptörlerinin tamamı korundu.

Yapı

<Katılımcı Adı>/<çalışma-adı>/...

Cihat Yildiz/lojistik-soru-cevap/data/train-00000-of-00001.parquet
Eren Yanic/turkish-bpe-128k/tokenizer.json
Seyit Ali Yorgun/turkce-saglik-tokenizer-demo/app.py

Kullanım

Tek şema olmadığı için bütününü load_dataset ile yüklemek anlamlı değildir. İlgilendiğiniz çalışmayı indirin:

python

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(
    repo_id="uyzem/uygulamali-ai-mimarisi",
    repo_type="dataset",
    allow_patterns="Cihat Yildiz/**",
    local_dir="./arsiv",
)

Tek bir parquet veri seti için:

python

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset(
    "uyzem/uygulamali-ai-mimarisi",
    data_files="Cihat Yildiz/lojistik-soru-cevap/data/*.parquet",
)

Notlar

—İçerik ağırlıklı Türkçe; kod ve bazı README'ler İngilizce.
—Bir çalışma birden fazla haftada teslim edildiyse arşivde bir kez yer alır. Grup çalışmaları tek bir katılımcının klasörü altındadır.

Atıf ve lisans

Her çalışma, katılımcının kendi Hugging Face hesabında yayınladığı orijinal repodan alınmıştır ve sahibine aittir. Klasör adı katılımcıyı, alt klasör orijinal repo adını gösterir; çoğu klasörde orijinal README.md korunmuştur.

Çalışmalar farklı lisanslara tabidir, tek bir lisans altında toplanmamıştır. Kullanmadan önce ilgili klasörün README.md / LICENSE dosyasını kontrol edin ve özgün üreticisine atıf verin.