[![GitHub lisansı](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub katkıda bulunanlar](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub sorunlar](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) [![GitHub çekme talepleri](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) [![PR'ler Hoş Geldiniz](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub izleyiciler](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) [![GitHub çatallar](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) [![GitHub yıldızlar](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Çok Dilli Destek #### GitHub Action ile Destekleniyor (Otomatik ve Her Zaman Güncel) [Fransızca](../fr/README.md) | [İspanyolca](../es/README.md) | [Almanca](../de/README.md) | [Rusça](../ru/README.md) | [Arapça](../ar/README.md) | [Farsça](../fa/README.md) | [Urduca](../ur/README.md) | [Çince (Basitleştirilmiş)](../zh/README.md) | [Çince (Geleneksel, Macau)](../mo/README.md) | [Çince (Geleneksel, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Çince (Geleneksel, Tayvan)](../tw/README.md) | [Japonca](../ja/README.md) | [Korece](../ko/README.md) | [Hintçe](../hi/README.md) | [Bengalce](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalce](../ne/README.md) | [Pencapça (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portekizce (Portekiz)](../pt/README.md) | [Portekizce (Brezilya)](../br/README.md) | [İtalyanca](../it/README.md) | [Lehçe](../pl/README.md) | [Türkçe](./README.md) | [Yunanca](../el/README.md) | [Tayca](../th/README.md) | [İsveççe](../sv/README.md) | [Danca](../da/README.md) | [Norveççe](../no/README.md) | [Fince](../fi/README.md) | [Felemenkçe](../nl/README.md) | [İbranice](../he/README.md) | [Vietnamca](../vi/README.md) | [Endonezce](../id/README.md) | [Malayca](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipince)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Macarca](../hu/README.md) | [Çekçe](../cs/README.md) | [Slovakça](../sk/README.md) | [Romence](../ro/README.md) | [Bulgarca](../bg/README.md) | [Sırpça (Kiril)](../sr/README.md) | [Hırvatça](../hr/README.md) | [Slovence](../sl/README.md) | [Ukraynaca](../uk/README.md) | [Burmaca (Myanmar)](../my/README.md) #### Topluluğumuza Katılın [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://aka.ms/ml4beginners/discord) AI ile öğrenme serimiz Discord'da devam ediyor. Daha fazla bilgi edinin ve bize katılın: [AI ile Öğrenme Serisi](https://aka.ms/learnwithai/discord), 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında. GitHub Copilot'ı Veri Bilimi için kullanma ipuçları ve püf noktalarını öğrenin. ![AI ile Öğrenme Serisi](../../translated_images/3.9b58fd8d6c373c20c588c5070c4948a826ab074426c28ceb5889641294373dfc.tr.png) # Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi - Bir Müfredat > 🌍 Dünya kültürleri aracılığıyla Makine Öğrenimini keşfederken dünyayı dolaşın 🌍 Microsoft'taki Cloud Advocates ekibi, **Makine Öğrenimi** hakkında 12 haftalık, 26 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyor. Bu müfredatta, genellikle **klasik makine öğrenimi** olarak adlandırılan konuları öğreneceksiniz. Çoğunlukla Scikit-learn kütüphanesini kullanarak derin öğrenimden kaçınıyoruz; bu konu [Yeni Başlayanlar için AI müfredatımızda](https://aka.ms/ai4beginners) ele alınıyor. Bu dersleri ['Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi' müfredatımızla](https://aka.ms/ds4beginners) birleştirin! Dünyanın dört bir yanından veri kullanarak bu klasik teknikleri uygularken bizimle seyahat edin. Her ders, ders öncesi ve sonrası sınavlar, yazılı talimatlar, çözüm, ödev ve daha fazlasını içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, öğrenirken inşa etmenizi sağlar; bu, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir. **✍️ Yazarlarımıza içten teşekkürler** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ve Amy Boyd **🎨 İllüstratörlerimize teşekkürler** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ve Jen Looper **🙏 Microsoft Öğrenci Elçilerine özel teşekkürler 🙏**, özellikle Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ve Snigdha Agarwal **🤩 Microsoft Öğrenci Elçileri Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ve Vidushi Gupta'ya R derslerimiz için ekstra teşekkürler!** # Başlarken Şu adımları izleyin: 1. **Depoyu Çatallayın**: Bu sayfanın sağ üst köşesindeki "Fork" düğmesine tıklayın. 2. **Depoyu Klonlayın**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [Bu kurs için ek kaynakları Microsoft Learn koleksiyonumuzda bulun](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**, bu müfredatı kullanmak için tüm depoyu kendi GitHub hesabınıza çatallayın ve alıştırmaları bireysel olarak veya bir grup halinde tamamlayın: - Ders öncesi sınavla başlayın. - Dersi okuyun ve etkinlikleri tamamlayın, her bilgi kontrolünde durup düşünün. - Dersleri anlamaya çalışarak projeleri oluşturmayı deneyin; ancak çözüm kodu her proje odaklı dersin `/solution` klasörlerinde mevcuttur. - Ders sonrası sınavı yapın. - Zorluğu tamamlayın. - Ödevi tamamlayın. - Bir ders grubunu tamamladıktan sonra [Tartışma Panosunu](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ziyaret edin ve uygun PAT rubriğini doldurarak "yüksek sesle öğrenin". PAT, öğreniminizi ilerletmek için doldurduğunuz bir rubrik olan İlerleme Değerlendirme Aracıdır. Ayrıca diğer PAT'lere tepki vererek birlikte öğrenebiliriz. > Daha fazla çalışma için, bu [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modüllerini ve öğrenme yollarını takip etmenizi öneririz. **Eğitmenler**, bu müfredatı nasıl kullanabileceğinizle ilgili [bazı öneriler ekledik](for-teachers.md). --- ## Video Anlatımlar Bazı dersler kısa video formatında mevcuttur. Bu videoları derslerin içinde veya [Microsoft Developer YouTube kanalındaki Yeni Başlayanlar için ML oynatma listesinde](https://aka.ms/ml-beginners-videos) bulabilirsiniz. Aşağıdaki görsele tıklayın. [![Yeni Başlayanlar için ML bannerı](../../translated_images/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6251134294459696e070a3a9a04632e9fe6a24aa0de4a7384.tr.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Ekibi Tanıyın [![Tanıtım videosu](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif tasarımı** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Proje ve onu oluşturan kişiler hakkında bir video için yukarıdaki görsele tıklayın! --- ## Pedagoji Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: **proje tabanlı** olmasını sağlamak ve **sık sınavlar** içermesi. Ayrıca, müfredatın bir **tema** içermesi, ona bütünlük kazandırır. İçeriğin projelerle uyumlu olmasını sağlayarak süreç öğrenciler için daha ilgi çekici hale gelir ve kavramların kalıcılığı artırılır. Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir sınav, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir sınav daha fazla kalıcılık sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 12 haftalık döngünün sonunda giderek karmaşıklaşır. Bu müfredat ayrıca ML'nin gerçek dünya uygulamaları hakkında bir ek bölüm içerir; bu bölüm ekstra kredi olarak veya tartışma temeli olarak kullanılabilir. > [Davranış Kuralları](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md) ve [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz! ## Her ders şunları içerir: - isteğe bağlı çizim notu - isteğe bağlı ek video - video anlatımı (bazı derslerde) - [ders öncesi ısınma sınavı](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - yazılı ders - proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan rehberler - bilgi kontrolleri - bir zorluk - ek okuma - ödev - [ders sonrası sınav](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **Diller hakkında bir not**: Bu dersler ağırlıklı olarak Python ile yazılmıştır, ancak birçoğu R dilinde de mevcuttur. Bir R dersini tamamlamak için `/solution` klasörüne gidin ve R derslerini arayın. Bu dersler `.rmd` uzantısına sahiptir ve bu, bir **R Markdown** dosyasını temsil eder. R Markdown, `kod parçacıkları` (R veya diğer dillerde) ve `YAML başlığı` (PDF gibi çıktıları biçimlendirme talimatları) içeren bir `Markdown belgesi` olarak tanımlanabilir. Bu nedenle, veri bilimi için örnek bir yazım çerçevesi olarak hizmet eder çünkü kodunuzu, çıktısını ve düşüncelerinizi Markdown'da yazmanıza olanak tanır. Ayrıca, R Markdown belgeleri PDF, HTML veya Word gibi çıktı formatlarına dönüştürülebilir. > **Sınavlar hakkında bir not**: Tüm sınavlar [Quiz App klasöründe](../../quiz-app) yer alır ve toplamda 52 sınav, her biri üç sorudan oluşur. Derslerden bağlantılıdır, ancak sınav uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları takip ederek yerel olarak barındırabilir veya Azure'a dağıtabilirsiniz. | Ders Numarası | Konu | Ders Grubu | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Makine öğrenimine giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Makine öğreniminin temel kavramlarını öğrenin | [Ders](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Makine öğreniminin tarihi | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Bu alanın altında yatan tarihi öğrenin | [Ders](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ve Amy | | 03 | Adalet ve makine öğrenimi | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Öğrencilerin ML modelleri oluştururken ve uygularken adaletle ilgili dikkate alması gereken önemli felsefi konular nelerdir? | [Ders](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Makine öğrenimi teknikleri | [Giriş](1-Introduction/README.md) | ML araştırmacıları ML modelleri oluşturmak için hangi teknikleri kullanır? | [Ders](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ve Jen | | 05 | Regresyona giriş | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Regresyon modelleri için Python ve Scikit-learn ile başlayın | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | ML için veri görselleştirme ve temizleme | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Doğrusal ve polinomial regresyon modelleri oluşturun | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ve Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃 | [Regresyon](2-Regression/README.md) | Lojistik regresyon modeli oluşturun | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Bir Web Uygulaması 🔌 | [Web Uygulaması](3-Web-App/README.md) | Eğitilmiş modelinizi kullanmak için bir web uygulaması oluşturun | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Sınıflandırmaya giriş | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Verilerinizi temizleyin, hazırlayın ve görselleştirin; sınıflandırmaya giriş | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Lezzetli Asya ve Hint mutfakları 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Sınıflandırıcılarla tanışın | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Lezzetli Asya ve Hint mutfakları 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Daha fazla sınıflandırıcı | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ve Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Lezzetli Asya ve Hint mutfakları 🍜 | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Modelinizi kullanarak bir öneri web uygulaması oluşturun | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Kümelemeye giriş | [Kümeleme](5-Clustering/README.md) | Verilerinizi temizleyin, hazırlayın ve görselleştirin; kümelemeye giriş | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Nijeryalı Müzik Zevklerini Keşfetmek 🎧 | [Kümeleme](5-Clustering/README.md) | K-Means kümeleme yöntemini keşfedin | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Doğal dil işleme giriş ☕️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Basit bir bot oluşturarak NLP hakkında temel bilgileri öğrenin | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Yaygın NLP Görevleri ☕️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Dil yapılarıyla çalışırken gereken yaygın görevleri anlayarak NLP bilginizi derinleştirin | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Çeviri ve duygu analizi ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Jane Austen ile çeviri ve duygu analizi | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Avrupa'nın Romantik Otelleri ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Otel yorumlarıyla duygu analizi 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Avrupa'nın Romantik Otelleri ♥️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Otel yorumlarıyla duygu analizi 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Zaman serisi tahminine giriş | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | Zaman serisi tahminine giriş | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Dünya Güç Kullanımı ⚡️ - ARIMA ile zaman serisi tahmini | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA ile zaman serisi tahmini | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Dünya Güç Kullanımı ⚡️ - SVR ile zaman serisi tahmini | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | Destek Vektör Regresörü ile zaman serisi tahmini | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Pekiştirmeli öğrenmeye giriş | [Pekiştirmeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning ile pekiştirmeli öğrenmeye giriş | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Peter'ı kurttan kurtarın! 🐺 | [Pekiştirmeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md) | Pekiştirmeli öğrenme Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Postscript | Gerçek Dünya ML senaryoları ve uygulamaları | [Gerçek Dünya ML](9-Real-World/README.md) | Klasik ML'nin ilginç ve açıklayıcı gerçek dünya uygulamaları | [Ders](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Takım | | Postscript | RAI panosu kullanarak ML model hata ayıklama | [Gerçek Dünya ML](9-Real-World/README.md) | Sorumlu AI panosu bileşenlerini kullanarak Makine Öğrenimi model hata ayıklama | [Ders](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [Bu kurs için tüm ek kaynakları Microsoft Learn koleksiyonumuzda bulun](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Çevrimdışı erişim Bu dokümantasyonu [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu repoyu fork edin, [Docsify'i yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) yerel makinenize ve ardından bu repo'nun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost'unuzda 3000 numaralı portta hizmet verecektir: `localhost:3000`. ## PDF'ler Bağlantılarla birlikte müfredatın PDF'sini [buradan](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) bulun. ## 🎒 Diğer Kurslar Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! Şunlara göz atın: - [Edge AI for Beginners](https://aka.ms/edgeai-for-beginners) - [AI Agents for Beginners](https://aka.ms/ai-agents-beginners) - [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners) - [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) - [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) - [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java) - [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners) - [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners) - [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners) - [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) - [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners) - [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners) - [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [Mastering GitHub Copilot for Paired Programming](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming) - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) --- **Feragatname**: Bu belge, AI çeviri hizmeti [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul etmiyoruz.