| # bai-2.1 (338787 parametre) | |
| ## EEG üzerinden duygu sınıflandırması yapan "bai-2.1" modeli, bir önceki model olan "bai-2.0" modeline göre overfitting ihtimali azaltılmış ve optimize edilmiş versiyonudur. Tüm işlevleri aynıdır. | |
| #### NOT: Gerçek zamanlı EEG veri takibi uygulamasına modeli entegre ederseniz, gerçek zamanlı olarak duygu tahmini yapabilmektedir. Uygulamaya erişebilmek için: https://github.com/neurazum/Realtime-EEG-Monitoring | |
| ## ----------------------------------------------------------------------------------- | |
| # bai-2.1 (338787 parameters) | |
| ## The "bai-2.1" model, which performs emotion classification over EEG, is an optimised version of the previous model "bai-2.0" with reduced overfitting probability. All functions are the same. | |
| #### NOTE: If you integrate the model into a real-time EEG data tracking application, it can predict emotions in real time. To access the application: https://github.com/neurazum/Realtime-EEG-Monitoring | |
| **Doğruluk/Accuracy: %97.93621013133207** | |
| ## ----------------------------------------------------------------------------------- | |
| # Kullanım / Usage: | |
| ```python | |
| import numpy as np | |
| import pandas as pd | |
| from sklearn.preprocessing import StandardScaler | |
| from tensorflow.keras.models import load_model | |
| import matplotlib.pyplot as plt | |
| model_path = 'model-path' | |
| model = load_model(model_path) | |
| model_name = model_path.split('/')[-1].split('.')[0] | |
| plt.figure(figsize=(10, 6)) | |
| plt.title(f'Duygu Tahmini ({model_name}.1)') | |
| plt.xlabel('Zaman') | |
| plt.ylabel('Sınıf') | |
| plt.legend(loc='upper right') | |
| plt.grid(True) | |
| plt.show() | |
| model.summary() | |
| ``` |