readme.tr.md

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için Sıfırdan İleri Seviyeye Giden Yol

Aşama 1: Programlama ve Makine Öğrenimine Başlarken

1. Python Temelleri:

• Makine öğreniminde en yaygın kullanılan programlama dili olan - Python'ı öğrenerek başlayın. Aşağıdaki kaynakları kullanabilirsiniz:

• Codecademy'nin Python Kursu: https://www.codecademy.com/learn/ learn-python-3

• Python.org'un Resmi Eğitimi: https://docs.python.org/3/tutorial/

2. Nesne Yönelimli Programlama (OOP):

• Makine öğrenimi kütüphanelerinde ve projelerinde yaygın olarak kullanılan OOP'nin temellerini öğrenin. Sınıflar, nesneler, kalıtım ve polimorfizm gibi kavramları anlayın.
• Python OOP Eğitimi: https://realpython.com/python3-object-oriented-programming/

İsteğe bağlı: Git ve Bash Temellerini Öğrenme

Git ile Sürüm Kontrolü:

• Depo oluşturma, dallara ayırma ve birleştirme dahil olmak üzere Git ile sürüm kontrolünün temellerini anlayın.
• Yeni Başlayanlar için GitHub ve Git Eğitimi: https://www.datacamp.com/tutorial/github-and-git-tutorial-for-beginners
• Git Belgesi: https://git-scm.com/book/en/v2
• W3 Okulları Git Eğitimi: https://www.w3schools.com/git/

Bash Temelleri:

• Görevleri otomatikleştirmek ve projelerinizi etkili bir şekilde yönetmek için Bash komut dosyası oluşturma ve komut satırı işlemlerinin temellerini öğrenin.
• Yeni Başlayanlar için Bash Scripting Eğitimi: https://linuxconfig.org/bash-scripting-tutorial-for-beginners

3. Makine Öğrenimi İçin Matematik:

• Doğrusal cebir, kalkülüs ve olasılık gibi makine öğreniminde kullanılan temel matematiksel kavramları öğrenin. Kullanabilirsiniz:
• Khan Academy'nin Lineer Cebir Kursu: https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra
• Khan Academy'nin Çok Değişkenli Kalkülüs Kursu: https://www.khanacademy.org/math/multivariable-calculus
• Coursera'nın Makine Öğrenimi Uzmanlığı için Matematik: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning

4. Ayrık(Discrete) Matematik:

• Algoritmaları, veri yapılarını ve olasılık teorisini anlamak için önemli olan ayrık matematiği inceleyin.
• MIT OpenCourseWare - Bilgisayar Bilimleri için Matematik: https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-042j-mathematics-for-computer-science-fall-2005/

5. Algoritmaların Analizi:

• Makine öğrenimi modellerini ve algoritmalarını optimize etmek için gerekli olan algoritma analizi, zaman karmaşıklığı ve uzay karmaşıklığının temellerini anlayın.
• MIT OpenCourseWare - Algoritmalara Giriş: https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-006-introduction-to-algorithms-fall-2011/

6. Makine Öğrenimine Giriş:

• Aşağıdaki alt konuları kapsayan başlangıç seviyesindeki bir makine öğrenimi kursuna kaydolun:

Örnek Tabanlı Yöntemler:

• k-Nearest Neighbors ve (k-NN) algoritması ve uygulamaları hakkında bilgi edinin.
• k-Nearest Neighbors Giriş: https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm
• Scikit-learn k-NN Belgeleri: https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html

Model Tabanlı Yöntemler:

• Decision trees ve random forests dahil olmak üzere model tabanlı yöntemleri keşfedin.
• Decision Trees Ve Random Forests: https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning
• Scikit-learn Decision Trees Dokümantasyonu: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html
• Scikit-learn Random Forests Dokümantasyonu: https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forests-of-randomized-trees

Denetimli(Supervised) Öğrenme:

• Doğrusal regresyon(linear) ve lojistik(logistic) regresyon gibi denetimli öğrenme algoritmalarını inceleyin.
• Doğrusal (Linear) Regression: https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression
• Lojistik (Logistic) Regression: https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression
• Scikit-learn Doğrusal Regresyon Belgeleri: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html
• Scikit-learn Lojistik Regresyon Belgeleri: https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression

Denetimsiz(Unsupervised) Öğrenme:

• Kümeleme(Clustering) ve boyutsallık(Dimensionality) azaltma gibi denetimsiz(unsupervised) öğrenme tekniklerini anlayın.
• Kümeleme(Clustering): https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis
• Boyut Azaltma(Dimensionality Reduction): https://en.wikipedia.org/wiki/Dimensionality_reduction
• Scikit-learn Kümeleme Belgeleri: https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html
• Scikit-learn Boyutsallık Azaltma Belgeleri: https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html

Model Değerlendirme(Model Evaluation) ve Hiperparametre Ayarlama(Hyperparameter Tuning):

• Model değerlendirme metrikleri(model evaluation metrics), çapraz doğrulama(cross-validation) ve hiperparametre ayarlama teknikleri(hyperparameter tuning) hakkında bilgi edinin.

• Scikit-learn Model Değerlendirmesi(Model Evaluation): https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

• Scikit-learn Hiperparametre Ayarlama(Hyperparameter Tuning): https://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html

• Andrew Ng'den Coursera'nın Makine Öğrenimi: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

• edX'in Python ile Makine Öğrenimine Giriş: https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-a-practical-introduct

7. Veri Ön İşleme:

Verileri makine öğrenimi modellerine hazırlamak için veri temizleme, özellik ölçekleme, eksik değerleri işleme ve veri normalleştirme gibi veri ön işleme teknikleri hakkında bilgi edinin. Veri Bilimine Doğru - Veri Temizleme ve Ön İşleme: https://medium.com/analytics-vidhya/data-cleaning-and-preprocessing-a4b751f4066f

8. Veri Artırma:

Mevcut veri örneklerine çeşitli dönüşümler uygulayarak bir eğitim veri kümesinin boyutunu yapay olarak genişletmek için kullanılan bir teknik olan veri artırmayı anlayın. Python'da Görüntü Verileri için Veri Büyütme: https://towardsdatascience.com/data-augmentation-for-deep-learning-4fe21d1a4eb9

9. Uygulamalı Projeler:

Scikit-learn gibi kütüphaneleri kullanarak küçük makine öğrenimi projeleri ile becerilerinizi geliştirin. Projelerinize veri ön işleme ve veri artırma tekniklerini dahil edin. GitHub Depoları ve Kaggle Kernel'leri, başlamanız için çok sayıda yeni başlayan dostu makine öğrenimi projesi sunar.

2. Aşama: Derin Öğrenmeyi Keşfetme

10. Sinir Ağları ve Derin Öğrenme:

• Sinir ağları, aktivasyon fonksiyonları, geri yayılım ve optimizasyon teknikleri dahil olmak üzere derin öğrenmenin temellerini araştırın.
• Andrew Ng'nin Coursera Derin Öğrenme Uzmanlığı: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
• Michael Nielsen'in Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Kitabı: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

11. TensorFlow ve Keras:

• Sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için yaygın olarak kullanılan TensorFlow ve Keras gibi derin öğrenme çerçeveleriyle nasıl çalışacağınızı öğrenin.
• TensorFlow'un Resmi Web Sitesi: https://www.tensorflow.org/
• Keras Dokümantasyonu: https://keras.io/
• TensorFlow Eğitimleri: https://www.tensorflow.org/tutorials
• Keras Eğitimleri: https://keras.io/guides/

12. Görüntü İşleme Temelleri:

• Görüntü Gösterimi(Image Representation): Dijital görüntülerin piksel matrisleri olarak nasıl temsil edildiğini ve OpenCV ve Pillow gibi kütüphaneleri kullanarak görüntülerin nasıl yükleneceğini ve görüntüleneceğini anlayın.
• Piksel İşlemleri(Pixel Operations): Renk manipülasyonu, parlaklık ayarı ve eşikleme gibi temel piksel düzeyinde işlemleri öğrenin.
• Görüntü Filtreleme(Image Filtering): Konvolüsyonel çekirdekleri kullanarak bulanıklaştırma, keskinleştirme, kenar algılama ve gürültü azaltma dahil olmak üzere çeşitli görüntü filtreleme tekniklerini inceleyin.
• Görüntü Dönüşümleri(Image Transforms): Görüntülerin uzamsal yönelimini değiştirmek için döndürme, ölçekleme, öteleme ve afin dönüşümleri gibi görüntü dönüştürme tekniklerini keşfedin.
• Histogram Eşitleme(Histogram Equalization): Görüntü kontrastını iyileştirmek ve görüntülerdeki ayrıntıları geliştirmek için histogram eşitlemeyi anlayın.
• Görüntü Segmentasyonu(Image Segmentation): Bir görüntüyü anlamlı bölgelere veya nesnelere ayırmak için görüntü segmentasyon teknikleri hakkında bilgi edinin.
• Morfolojik İşlemler(Morphological Operations): Görüntü işleme görevleri için erozyon ve dilatasyon gibi morfolojik işlemleri inceleyin.
• Görüntü Sıkıştırma(Image Compression): Önemli bir kalite kaybı olmadan görüntülerin dosya boyutunu azaltmak için görüntü sıkıştırma tekniklerini anlayın.
• Özellik Çıkarma(Feature Extraction): Renk histogramları, HOG (Histogram of Oriented Gradients) ve SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) gibi görüntülerden anlamlı bilgi çıkarmaya yönelik özellik çıkarma yöntemleri hakkında bilgi edinin.

Kaynaklar:

• Rafael C. Gonzalez ve Richard E. Woods tarafından yazılan Dijital Görüntü İşleme Kitabı
• OpenCV Dokümantasyonu: https://docs.opencv.org/4.x/d9/df8/tutorial_root.html

13. Bilgisayarla Görme Temelleri(Computer Vision Fundamentals):

• Özellik algılama, görüntü eşleştirme ve nesne tanıma teknikleri dahil olmak üzere bilgisayarla görmenin temellerini öğrenin.
• Özellik Algılama ve Eşleştirme: SIFT, SURF ve ORB gibi özellik algılama algoritmalarını ve bunların görüntü eşleştirme için nasıl kullanılacağını anlayın.
• Nesne Algılama: Haar kaskadları ve YOLO ve SSD gibi derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar gibi nesne algılama tekniklerini inceleyin.

1. Bilgisayarla Görme için Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks (CNNs) for Computer Vision):

• CNN mimarilerini, görüntü tanıma için transfer öğrenmeyi ve CNN'leri kullanarak nesne algılamayı anlayın.

• Fast.ai'nin Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme kursu: https://course.fast.ai/

• Stanford CS231n: Görsel Tanıma için Evrişimsel Sinir Ağları: http://cs231n.stanford.edu/ Vision Transformers (ViT):

• Vision Transformer, son yıllarda büyük ilgi gören görüntü tanıma görevleri için güçlü bir mimaridir.

• Bir Görüntü 16x16 Sözcük Değerindedir: Ölçekte Görüntü Tanıma için Dönüştürücüler: https://arxiv.org/abs/2010.11929

15. Doğal Dil İşleme:

• Metin ön işleme, tokenizasyon ve dil modellemenin temellerini öğrenin.
• Doğal Dil Araç Seti (NLTK) Belgeleri: https://www.nltk.org/
• RNN'ler ve bunların metin oluşturma ve duygu analizindeki uygulamaları hakkında bilgi edinin.
• Coursera'nın Doğal Dil İşleme Uzmanlığı: https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing
• Andrej Karpathy'den Tekrarlayan Sinir Ağlarının Mantıksız Etkinliği: http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/

16. Dönüştürücüler ve Önceden Eğitilmiş Modeller(Transformers and Pre-trained Models):

• BERT ve GPT gibi dönüştürücü mimarilerini inceleyin ve çeşitli NLP görevleri için önceden eğitilmiş modelleri kullanmayı öğrenin.
• Hugging Face'in Transformatör Kütüphanesi: https://huggingface.co/transformers/
• BERT: Dil Anlama için Derin Çift Yönlü Dönüştürücülerin Ön Eğitimi: https://arxiv.org/abs/1810.04805
• GPT-3: Dil Modelleri Az Atış Yapan Öğrenicilerdir: https://arxiv.org/abs/2005.14165

17. Zaman Serisi Analizi:

• Zaman serisi veri ön işleme, modelleme ve tahmin tekniklerini öğrenin.
• Coursera'nın Zaman Serileri Kursu: https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction?
• Zaman Serisi Analizi: George Box, Gwilym Jenkins ve Gregory Reinsel tarafından yazılan Tahmin ve Kontrol Kitabı

18. Derin Öğrenme ile Zaman Serisi Tahmini(Time Series Forecasting):

• Zaman serisi tahmini için tekrarlayan sinir ağlarının (RNN'ler) ve LSTM modellerinin nasıl uygulanacağını anlayın.
• TensorFlow Zaman Serisi Eğitimi: https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series

19. Ses İşleme(Audio Processing) ve Konuşma Tanıma(Speech Recognition):

• Ses sinyali işleme, konuşma tanıma ve konuşmadan metne uygulamaları üzerinde çalışın.
• Mozilla'nın Ses ve Konuşma için Derin Öğrenmesi: https://github.com/mozilla/DeepSpeech

Aşama 3: Model Dağıtımı ve MLOps Model Dağıtımı:

20. Model Dağıtımı:

• Bulut platformları ve uç cihazlar da dahil olmak üzere üretim ortamlarında makine öğrenimi modellerinin nasıl dağıtılacağını öğrenin.
• API Geliştirme için Flask: https://flask.palletsprojects.com/
• ML Modellerini TensorFlow Serving ile Dağıtma: https://www.tensorflow.org/tfx
• ML Modellerini ONNX Çalışma Zamanı ile Dağıtma: https://onnxruntime.ai/

21. MLOps:

• MLOps ilkelerini ve makine öğrenimi yaşam döngüsünü uçtan uca yönetmek için en iyi uygulamaları anlayın.
• Makine Öğrenimi için Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Dağıtım (CI/CD): https://cloud.google.com/architecture/architecture-for-mlops-using-tfx-kubeflow-pipelines-and-cloud-build

22. Makine Öğrenmesi Modellerinin İzlenmesi ve Ölçeklendirilmesi:

• Model performansını izleme ve makine öğrenimi sistemlerini ölçeklendirme tekniklerini keşfedin.
• TensorFlow Extended (TFX) Model İzleme: https://www.tensorflow.org/tfx
• Michelangelo ile Uber'de Makine Öğrenimini Ölçeklendirme: https://eng.uber.com/scaling-michelangelo/

23. Model Versiyonlama ve Deney Takibi:

• Makine öğrenimi modelleri için sürüm kontrolü ve model yinelemelerini etkili bir şekilde yönetmek için deney izleme araçları hakkında bilgi edinin.
• Makine Öğrenimi Versiyonlama için DVC: https://dvc.org/
• Deney Takibi için MLflow: https://mlflow.org/

24. Makine Öğrenimi Modellerini Bulutta Dağıtma:

• AWS, GCP ve Azure gibi platformları kullanarak makine öğrenimi modelleri için bulut tabanlı dağıtım seçeneklerini anlayın.
• AWS SageMaker: https://aws.amazon.com/sagemaker/
• Google Cloud AI Platform: https://cloud.google.com/ai-platform
• Microsoft Azure Machine Learning: https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/

Aşama 4: Gelişmiş Derin Öğrenme

25. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) & Stable Diffusion:

• Üretken modelleme alanında iki güçlü teknik olan GAN'ları ve VAE'leri inceleyin.
• Kararlı Difüzyon: https://course.fast.ai/Lessons/lesson9.html
• Generative Adversarial Networks (GANs), Ian Goodfellow ve diğerleri: https://arxiv.org/abs/1406.2661
• Kingma ve Welling'den Otomatik Kodlamalı Varyasyonel Bayes (VAE): https://arxiv.org/abs/1312.6114

26. Transfer Öğrenimi ve Model İnce Ayarı:

• Önceden eğitilmiş modellerden nasıl yararlanacağınızı ve belirli görevler için bu modellere nasıl ince ayar yapacağınızı öğrenin. Fast.ai'nin Transfer Öğrenimi kursu: https://course.fast.ai/Lessons/lesson1.html

27. İleri Düzey Konular ve Araştırma Makaleleri:

• Araştırma makalelerini okumaya ve derin öğrenme alanındaki ileri düzey konuları keşfetmeye başlayın. arXiv.org, bu alandaki araştırma makalelerine erişmek için harika bir kaynaktır: https://arxiv.org/ Google Akademik: https://scholar.google.com/

28. Açık Kaynak Projelerine Katkıda Bulunma:

• GitHub'daki açık kaynaklı derin öğrenme projelerine katkıda bulunun. Bu, pratik deneyim kazanmanıza ve topluluktaki diğer kişilerle işbirliği yapmanıza yardımcı olacaktır.

Aşama 5: Gerçek Dünya Projeleri ve Uzmanlıklar

29. Makine Öğrenimi Projeleri ve Yarışmaları:

• Kaggle yarışmalarına katılın ve portföyünüzü oluşturmak için gerçek dünya makine öğrenimi projeleri oluşturun.
• Kaggle: https://www.kaggle.com/

30. Derin Öğrenme Uzmanlıkları:

• Bilgisayarla görme, NLP gibi belirli alanlarda uzmanlık kazanmak için özel derin öğrenme kurslarına ve sertifikalarına kaydolun.
• DeepLearning.AI'nın TensorFlow Geliştirici Profesyonel Sertifikası: https://www.coursera.org/professional-certificates/tensorflow-in-practice
• Coursera'nın Tıp Uzmanlığı için Yapay Zeka Programı: https://www.coursera.org/specializations/ai-for-medicine
• DeepLearning.AI'nın Derin Öğrenme Uzmanlığı: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

31. Araştırma Stajı veya Yüksek Lisans Derecesi (İsteğe Bağlı):

• Alanın akademik ve araştırma yönlerine daha derinlemesine dalmak istiyorsanız, makine öğrenimi veya yapay zeka alanında bir araştırma stajı veya yüksek lisans derecesi almayı düşünün.

32. ML/DL Topluluklarına ve Konferanslarına Katılmak:

• Reddit (r/MachineLearning, r/deeplearning) gibi forumlar aracılığıyla ML/DL topluluklarıyla çevrimiçi etkileşime geçin ve en son gelişmelerden haberdar olmak ve alandaki profesyonellerle ağ kurmak için NeurIPS, ICML, CVPR ve ACL gibi konferanslara katılın.

1. Portföy Oluşturma ve Kişisel Projeler:

• GitHub'da ve kişisel web sitenizde projelerinizden oluşan bir portföy oluşturarak becerilerinizi sergileyin.
• Açık kaynaklı projelerde işbirliği yapın veya gerçek dünyadaki sorunları çözmek ve uzmanlığınızı göstermek için kendi projelerinizi oluşturun.

34. Sürekli Öğrenmek ve Güncel Kalmak:

• Makine öğrenimi ve derin öğrenme hızla gelişen alanlardır. Becerilerinizi ve bilginizi sürekli geliştirmek için en son araştırma makaleleri, blog gönderileri ve eğitimlerle güncel kalın.