Yazıda gayet güzel açıklanmış aslında. Öncelikle girdi olarak enlem boylam ve zaman bilgisi alınıyor, çıktı olarak da depremin şiddet ve derinliği tahmin edilmeye çalışılıyor. Burada yapmak istediğiniz işi 2 farklı yöntemle anlatmış. İlk olarak random forest regressor kullanılmış. Bu Machine Learning temelli bir algoritma, bir çok yöntemin beraber kullanıldığı bir regresyon tahmin modeli oluşturuyor. Sonrasında modelin çalışmasında kritik öneme sahip hiper parametreler Grid Search CV işlemiyle test edilmiş, en iyi sonuç veren haliyle 87% başarı olanı elde edilmiş.

2. yöntem, regresyon modeli yerine yapay sinir ağı kullanımı. Machine Learning verilere daha yüzeysel yaklaşırken Deep Learning tabanlı yapay sinir ağları, verileri daha derin analiz etme şansına sahip. Yine Grid Search CV ile hiper parametreler test edilmiş, en uygun olanlar ile tahmin işlemini yapacak model oluşturulmuş. Yöntemin başarısı 92% olarak ölçülmüş.

Ödevinizde buna benzer fakat farklı bir halini oluşturmanız gerekiyorsa, Machine Learning algoritmasını sklearn kütüphanesinden istediğiniz biriyle değiştirip deneyebilirsiniz. Deep learning için de modelin katman, nöron sayısı ve hiper parametreler değiştirilebilir. Takıldığınız yer olursa sorabilirsiniz, yardımcı olmaya çalışırım.