Teknolojinin ilerlemesi ve internetin gelişmesi ile beraber günümüzde bilginin gücü de ön plana çıkmıştır. Bununla beraber internet dünyasında bilgi kirliliği ve karmaşası ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu karmaşadan anlamlı verilerin çıkartılması ve yorumlanabilmesi için makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanılabilir. Bu çalışmada yazı formunda girilen açıklamanın kategori bilgisine ulaşılması amaçlanmıştır. Bir e-ticaret sitesinden ürün bilgileri etiketlenerek veri seti elde edilmiştir. Toplanan bu veri seti makine öğrenmesi algoritmalarıyla model eğitimi gerçekleştirilmiş ve 9 farklı katagoriye ayırmak için doğru tahminleme yapması amaçlanmıştır. Bu eğitim sırasında Random Forest, Karar Ağacı, Multinominal Naive Bayes (Multinominal NB), Logistic Regression, Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) sınıflandırıcıları kullanılmış ve çıkan sonuçlar tablolarla karşılaştırılmıştır.