[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) [](http://makeapullrequest.com) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Çoklu Dil Desteği #### GitHub Action ile Destekleniyor (Otomatik & Her Zaman Güncel) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](./README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Yerel Olarak Klonlamayı mı Tercih Edersiniz?** > Bu depo, indirme boyutunu önemli ölçüde artıran 50'den fazla dil çevirisi içerir. Çeviriler olmadan klonlamak için seyrek kontrolü (sparse checkout) kullanın: > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` > Bu, kursu tamamlamanız için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar. #### Topluluğumuza Katılın [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Yapay Zeka ile öğrenme serimiz devam ediyor, daha fazla bilgi edinin ve 18 - 30 Eylül 2025 tarihleri arasında [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) adresinde bize katılın. GitHub Copilot'u Veri Bilimi için kullanmanın ipuçlarını ve püf noktalarını öğreneceksiniz.  # Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi - Bir Müfredat > 🌍 Dünya kültürleri aracılığıyla Makine Öğrenimini keşfederken dünyayı gezin 🌍 Microsoft'taki Cloud Advocates ekibi, tamamen **Makine Öğrenimi** hakkında 12 haftalık, 26 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyar. Bu müfredatta, bazen **klasik makine öğrenimi** olarak adlandırılan ve başlıca Scikit-learn kütüphanesini kullanan derin öğrenmeden kaçınan yöntemleri öğreneceksiniz. Derin öğrenme, [Başlangıç Düzeyi AI Müfredatımızda](https://aka.ms/ai4beginners) ele alınmaktadır. Bu dersleri, ['Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi Müfredatıyla'](https://aka.ms/ds4beginners) eşleştirerek de kullanabilirsiniz. Dünya genelinden birçok bölgeden veriler üzerinde bu klasik teknikleri uygularak bizimle seyahat edin. Her ders öncesinde ve sonrasında quizler, dersin tamamlanması için yazılı talimatlar, çözüm, ödev ve daha fazlası bulunmaktadır. Proje tabanlı pedagojimiz, yeni becerilerin 'kullanılabilir' hale gelmesi için kanıtlanmış bir yöntem olarak öğrenmeyi uygulamalı hale getirir. **✍️ Yazarlarımıza içten teşekkürlerimiz** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ve Amy Boyd **🎨 Çizerlerimize de teşekkürler** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ve Jen Looper **🙏 Özel teşekkürler 🙏 Microsoft Öğrenci Elçileri yazarlarımıza, gözden geçirenlere ve içerik katkıda bulunanlara**, özellikle Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ve Snigdha Agarwal **🤩 R derslerimiz için Microsoft Öğrenci Elçileri Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ve Vidushi Gupta'ya ekstra teşekkürler!** # Başlarken Bu adımları izleyin: 1. **Depoyu Çatallayın (Fork)**: Bu sayfanın sağ üst köşesindeki "Fork" düğmesine tıklayın. 2. **Depoyu Klonlayın**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [bu kurs için tüm ek kaynakları Microsoft Learn koleksiyonumuzda bulun](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Yardıma mı ihtiyacınız var?** Kurulum, yapılandırma ve ders çalıştırma ile ilgili yaygın sorunlar için [Sorun Giderme Kılavuzumuza](TROUBLESHOOTING.md) göz atın. **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**, bu müfredatı kullanmak için tüm depoyu kendi GitHub hesabınıza çatallayın ve egzersizleri kendi başınıza veya bir grupla tamamlayın: - Ders öncesi quiz ile başlayın. - Dersi okuyun ve bilgilerinizi kontrol etmek için her bilgi kontrolünde durup düşünerek etkinlikleri tamamlayın. - Projeleri çözüm kodunu çalıştırmak yerine dersleri anlayarak oluşturmayı deneyin; ancak bu kod, her proje odaklı derste `/solution` klasörlerinde mevcuttur. - Ders sonu quizini yapın. - Mücadeleyi tamamlayın. - Ödevi tamamlayın. - Bir ders grubunu tamamladıktan sonra [Tartışma Panosunu](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ziyaret edin ve uygun PAT değerlendirme formunu doldurarak “yüksek sesle öğrenin”. PAT, öğrenmenizi ilerletmek için doldurduğunuz bir İlerleme Değerlendirme Aracıdır. Ayrıca diğer PAT'lere tepki verebilir ve birlikte öğrenebiliriz. > Daha ileri 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. **Öğretmenler**, bu müfredatı nasıl kullanacağınıza dair [bazı öneriler ekledik](for-teachers.md). --- ## Video Anlatımları Bazı dersler kısa video şeklindedir. Bunların tamamını derslerin içinde veya [Microsoft Developer YouTube kanalındaki ML for Beginners oynatma listesinde](https://aka.ms/ml-beginners-videos) aşağıdaki resme tıklayarak izleyebilirsiniz. [](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Takımla Tanışın [](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif için** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Proje ve projeyi oluşturan kişiler hakkında video için yukarıdaki resme tıklayın! --- ## Pedagoji Bu müfredatı oluştururken iki pedagoji ilkesini benimsedik: uygulamalı **proje tabanlı** olması ve **sık quizlerin** olması. Ayrıca bu müfredatın ortak bir **teması** bulunmaktadır. İçeriğin projelerle uyumlu olmasını sağlayarak, süreç öğrenciler için daha ilgi çekici hale getirildi ve kavramların kalıcılığı artırıldı. Ayrıca, ders öncesinde yapılan düşük riskli bir quiz, öğrencinin öğrenme niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir quiz kalıcılığı pekiştirir. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlanmış olup tamamı veya kısmen alınabilir. Projeler küçük başlar ve 12 haftalık döngünün sonunda giderek karmaşıklaşır. Müfredat ayrıca ML'nin gerçek dünya uygulamalarına dair bir ek kısım içerir, bu ek kredi olarak veya tartışma tabanı olarak kullanılabilir. > [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md), [Çeviri](TRANSLATIONS.md) ve [Sorun Giderme](TROUBLESHOOTING.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildiriminizi bekliyoruz! ## Her ders içerir - isteğe bağlı eskiz notu - isteğe bağlı ek video - video anlatımı (bazı derslerde) - [ders öncesi ısınma quizi](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - yazılı ders - proje tabanlı derslerde projenin adım adım yapımı için rehberler - bilgi kontrolleri - bir meydan okuma - ek okuma materyali - ödev - [ders sonrası quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **Diller hakkında bir not**: Bu dersler öncelikle Python ile yazılmıştır, ancak birçoğu R diliyle de mevcuttur. Bir R dersini tamamlamak için `/solution` klasörüne gidip R derslerini arayın. Bu dersler bir **R Markdown** dosyası olan .rmd uzantısı içerir. R Markdown, R veya diğer dillerdeki `kod bloklarının` ve çıktı formatını (ör. PDF) düzenlemeyi yöneten `YAML başlığı`nın `Markdown belgesi` içinde gömülü hali olarak tanımlanabilir. Böylece kodunuzu, çıktısını ve düşüncelerinizi Markdown içinde yazarak birleştirmenize olanak tanıyan veri bilimi için örnek bir yazar çerçevesi oluşturur. Ayrıca, R Markdown belgeleri PDF, HTML veya Word gibi çıktı formatlarına dönüştürülebilir. > **Quizler hakkında bir not**: Tüm quizler, her biri üç sorudan oluşan toplam 52 quiz için [Quiz App klasöründe](../../quiz-app) bulunmaktadır. Derslerin içinde bağlantıları verilmiştir ancak quiz uygulaması yerel olarak da çalıştırılabilir; yerelde barındırmak veya Azure’a yayınlamak için `quiz-app` klasöründeki talimatları izleyin. | Ders Numarası | Konu | Ders Grubu | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | Yazar | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | | 01 | Makine öğrenimine giriş | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Makine öğrenmenin temel kavramlarını öğrenin | [Ders](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Makine öğreniminin tarihi | [Giriş](1-Introduction/README.md) | Bu alanın tarihçesini öğrenin | [Ders](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ve Amy | | 03 | Adalet ve makine öğrenimi | [Giriş](1-Introduction/README.md) | ML modelleri oluştururken ve uygularken öğrencilerin dikkate alması gereken önemli felsefi adalet konuları nelerdir? | [Ders](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Makine öğrenimi teknikleri | [Giriş](1-Introduction/README.md) | ML araştırmacılarının ML modelleri oluşturmak için kullandığı teknikler nelerdir? | [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 hazırlığı için veriyi görselleştirin ve temizleyin | [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 polinom 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) | Eğittiğiniz modeli kullanmak için bir web uygulaması oluşturun | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Sınıflandırmaya giriş | [Sınıflandırma](4-Classification/README.md) | Verinizi 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) | Sınıflandırıcılara giriş | [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 öneri veren bir web uygulaması oluşturun | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Kümelemeye giriş | [Kümeleme](5-Clustering/README.md) | Verinizi 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 | Nijerya Müzik Zevklerini Keşfetmek 🎧 | [Kümeleme](5-Clustering/README.md) | K-ortalamalar 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 temellerini öğrenin | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Yaygın NLP Görevleri ☕️ | [Doğal dil işleme](6-NLP/README.md) | Dil yapılarıyla uğraşırken gerekli olan 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 yorumları ile 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 yorumları ile duygu analizi 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Zaman serisi tahmine giriş | [Zaman serisi](7-TimeSeries/README.md) | Zaman serisi tahminine giriş | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Dünya Enerji 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 Enerji 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 | Takviyeli öğrenmeye giriş | [Takviyeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md) | Q-Öğrenme ile takviyeli öğrenmeye giriş | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Peter'ın kurttan kaçmasına yardım et! 🐺 | [Takviyeli öğrenme](8-Reinforcement/README.md) | Takviyeli öğrenme Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Son Not | Gerçek Dünya ML senaryoları ve uygulamaları | [Doğada ML](9-Real-World/README.md) | Klasik ML'in ilginç ve açıklayıcı gerçek dünya uygulamaları | [Ders](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Takım | | Son Not | Sorumlu AI panosu kullanarak ML modelleri hata ayıklama | [Doğada ML](9-Real-World/README.md) | Sorumlu AI panosu bileşenleri kullanarak Makine Öğrenimi modelleri 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’layın, yerel makinenize [Docsify yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) ve ardından bu repodaki kök klasörde `docsify serve` yazın. Site, localhost’ta 3000 portunda çalışacak: `localhost:3000`. ## PDF'ler Müfredatın linklerle birlikte pdf'sini [burada](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) bulun. ## 🎒 Diğer Kurslar Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! İnceleyin: ### LangChain [](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Ajanlar [](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Yaratıcı AI Serisi [](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Temel Öğrenim [](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot Serisi [](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Yardım Alma AI uygulamaları geliştirme hakkında takılırsanız veya herhangi bir sorunuz olursa, MCP hakkında tartışmalara katılmak için diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle buluşun. Soruların hoş karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur. [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Ürün geri bildiriminiz veya geliştirme sırasında karşılaştığınız hatalar için ziyaret edin: [](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Feragatname**: Bu belge, yapay zeka çeviri hizmeti [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba gösterilmekle birlikte, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı nedeniyle oluşabilecek herhangi bir yanlış anlama veya yorum hatasından sorumlu olmadığımızı bildiririz.