<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "612aef7a03204260e940131b09691977",
  "translation_date": "2025-09-06T07:42:24+00:00",
  "source_file": "README.md",
  "language_code": "tr"
}
-->
[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)  
[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)  
[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)  
[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)  
[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)  

[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)  
[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)  
[![GitHub stars](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)

[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](./README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md)  

#### Topluluğa Katılın

[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)  

# Başlangıç Seviyesi 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 [Başlangıç Seviyesi için Yapay Zeka müfredatımızda](https://aka.ms/ai4beginners) ele alınmaktadır. Bu dersleri ['Başlangıç Seviyesi için Veri Bilimi' müfredatımızla](https://aka.ms/ds4beginners) birleştirin!  

Dünyanın dört bir yanından gelen verileri kullanarak bu klasik teknikleri uygularken bizimle seyahat edin. Her ders, ders öncesi ve sonrası sınavlar, yazılı talimatlar, bir çözüm, bir ödev ve daha fazlasını içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, öğrenirken inşa etmenize olanak tanır; 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 ile tamamlayın:  

- Ders öncesi sınavla başlayın.  
- Dersi okuyun ve etkinlikleri tamamlayın, her bilgi kontrolünde durup düşünün.  
- Dersleri anlayarak projeleri oluşturmaya çalışın; 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 öğrenim yollarını takip etmenizi öneririz.  

**Eğitmenler**, bu müfredatı nasıl kullanacağınızla ilgili [bazı öneriler](for-teachers.md) ekledik.  

---

## Video Anlatımları

Bazı dersler kısa video formatında mevcuttur. Bu videoları derslerin içinde veya [Microsoft Developer YouTube kanalındaki Başlangıç Seviyesi için ML oynatma listesinde](https://aka.ms/ml-beginners-videos) bulabilirsiniz. Aşağıdaki görsele tıklayın.  

[![Başlangıç Seviyesi için ML banner](../../images/ml-for-beginners-video-banner.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** ve **sık sınavlar** içeren bir yaklaşım. Ayrıca, müfredatın bir **tema** içermesiyle tutarlılık sağladık.  

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 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 Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkı Sağlama](CONTRIBUTING.md) ve [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!  

## Her Ders Şunları İçerir

- 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 dilinde 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 **R Markdown** dosyası olarak adlandırılır. Bu dosya, `kod parçacıkları` (R veya diğer dillerde) ve `YAML başlığı` (PDF gibi çıktı formatlarını yönlendiren) ile `Markdown belgesi` içinde birleştirilmiş bir yapıyı temsil eder. 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 almaktadır ve toplamda 52 sınav, her biri üç sorudan oluşmaktadır. Derslerin içinden bağlantılıdır, ancak sınav uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir; `quiz-app` klasöründeki talimatları izleyerek yerel olarak barındırabilir veya Azure'a dağıtabilirsiniz.  

| Ders Numarası |                             Konu                              |                   Ders Grubu                   | Öğrenim 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 temelindeki 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 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 kullanıyor?                                                  |                                          [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                                                                   |         
<ul><li>[Python](2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)</li></ul>         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      06       |                Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃               |        [Regresyon](2-Regression/README.md)          | ML için veri görselleştirme ve temizleme                                                                                       |          <ul><li>[Python](2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)</li></ul>          |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      07       |                Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃               |        [Regresyon](2-Regression/README.md)          | Doğrusal ve polinom regresyon modelleri oluşturma                                                                              |        <ul><li>[Python](2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)</li></ul>        |      <ul><li>Jen ve Dmitry</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      08       |                Kuzey Amerika kabak fiyatları 🎃               |        [Regresyon](2-Regression/README.md)          | Lojistik regresyon modeli oluşturma                                                                                           |     <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)</li></ul>      |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      09       |                          Bir Web Uygulaması 🔌                 |           [Web Uygulaması](3-Web-App/README.md)     | Eğitilmiş modelinizi kullanmak için bir web uygulaması oluşturma                                                               |                                                 [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                                                  | <ul><li> [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) </li><li>[R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)  | <ul><li>Jen ve Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
|      11       |             Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜                  |    [Sınıflandırma](4-Classification/README.md)      | Sınıflandırıcılara giriş                                                                                                      | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>Jen ve Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
|      12       |             Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜                  |    [Sınıflandırma](4-Classification/README.md)      | Daha fazla sınıflandırıcı                                                                                                     | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>Jen ve Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
|      13       |             Lezzetli Asya ve Hint mutfağı 🍜                  |    [Sınıflandırma](4-Classification/README.md)      | Modelinizi kullanarak bir öneri web uygulaması oluşturma                                                                      |                                              [Python](4-Classification/4-Applied/README.md)                                              |                         Jen                          |
|      14       |                   Kümelemeye giriş                            |        [Kümeleme](5-Clustering/README.md)           | Verilerinizi temizleyin, hazırlayın ve görselleştirin; kümelemeye giriş                                                       |         <ul><li> [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html)         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      15       |              Nijerya müzik zevklerini keşfetme 🎧             |        [Kümeleme](5-Clustering/README.md)           | K-Means kümeleme yöntemini keşfetme                                                                                          |           <ul><li> [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html)           |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      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-Öğrenme ile pekiştirmeli öğrenmeye giriş                                                                                   |                                             [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)                                              |                        Dmitry                        |
|      25       |                 Peter'ı kurttan kaçırmaya yardım et! 🐺       | [Pekiştirmeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md)   | Pekiştirmeli öğrenme Gym                                                                                                     |                                                [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)                                                 |                        Dmitry                        |
|  Postscript   |            Gerçek Dünya ML senaryoları ve uygulamaları        |      [Vahşi 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       |      [Vahşi 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 çatallayın, [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 portunda sunulacaktır: `localhost:3000`.

## PDF'ler

Bağlantılarla müfredatın PDF'sini [burada](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) bulun.


## 🎒 Diğer Kurslar 

Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! Şunlara göz atın:

- [Yeni Başlayanlar için Üretken AI](https://aka.ms/genai-beginners)
- [Yeni Başlayanlar için Üretken AI .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
- [JavaScript ile Üretken AI](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
- [Java ile Üretken AI](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
- [Yeni Başlayanlar için AI](https://aka.ms/ai-beginners)
- [Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi](https://aka.ms/datascience-beginners)
- [Yeni Başlayanlar için ML](https://aka.ms/ml-beginners)
- [Yeni Başlayanlar için Siber Güvenlik](https://github.com/microsoft/Security-101) 
- [Yeni Başlayanlar için Web Geliştirme](https://aka.ms/webdev-beginners)
- [Yeni Başlayanlar için IoT](https://aka.ms/iot-beginners)
- [Yeni Başlayanlar için XR Geliştirme](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
- [Eşli Programlama için GitHub Copilot'u Master Etmek](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
- [C#/.NET Geliştiricileri için GitHub Copilot'u Master Etmek](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
- [Kendi Copilot Maceranızı Seçin](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 yanlışlıklar 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.