Makine Öğrenimi
Platform Rehberi
Görüntü işleme, NLP, tahmin modelleri ve daha fazlası için kapsamlı platform önerileri
Kaggle
19K+
Açık Veri Seti
Google Colab
Ücretsiz
GPU/TPU Erişimi
Hugging Face
100K+
NLP Modeli
Roboflow
Computer Vision
Veri Hazırlama
Özet
Makine öğrenimi pratiği yapmak için Kaggle ve Google Colab kapsamlı ücretsiz platformlar olarak öne çıkıyor. Hugging Face NLP, Fast.ai ve Roboflow ise görüntü işleme için özelleşmiş güçlü seçenekler sunuyor.
Kurslar için DataCamp, Coursera, edX ve Udemy gibi platformlarda çok sayıda seçenek bulunuyor. Açık veri setleri için OpenML ve UCI Machine Learning Repository de faydalı kaynaklar.
Kapsamlı Pratik Platformları
Kaggle
Makine öğrenimi ve veri bilimi alanında dünyanın en büyük ve en aktif topluluklarından birini barındıran platform. Jupyter notebook'ları ile entegre bir kodlama ve model geliştirme ortamı sunar.
Temel Özellikler:
- • 19.000'den fazla kamuya açık veri seti
- • 200.000'den fazla kamuya açık notebook
- • Yarışmalar (Competitions) ile pratik
- • Ücretsiz GPU ve TPU erişimi
Avantajlar:
- • Aktif topluluk ve işbirliği
- • Ücretsiz mikro-kurslar ("Learn" bölümü)
- • Hugging Face entegrasyonu
- • Python ve R desteği
Kaynak: Kaggle Topluluk | Analytics India
Google Colab (Colaboratory)
Google tarafından sunulan ücretsiz bir Jupyter notebook ortamı. Makine öğrenimi araştırmacıları ve geliştiricileri arasında yaygın olarak kullanılır.
Temel Özellikler:
- • Ücretsiz GPU ve TPU erişimi
- • Google Drive ile tam entegrasyon
- • TensorFlow, PyTorch, Keras ön yüklü
- • İşbirlikçi çalışma desteği
Avantajlar:
- • Tarayıcı tabanlı, kurulum gerekmez
- • GitHub entegrasyonu
- • Colab Pro ve Pro+ seçenekleri
- • Google servisleriyle uyumlu
Kaynak: Paperspace Blog | SpaceO Technologies
CloudXLab
Makine öğrenimi, büyük veri ve DevOps alanlarında online eğitim ve pratik yapma olanağı sunan platform. UI tabanlı makine öğrenimi model oluşturucu BootML'yi içerir.
Temel Özellikler:
- • Jupyter notebook erişimi
- • BootML - UI tabanlı model oluşturucu
- • Otomatik değerlendirme testleri
- • Hadoop, Spark, Python kursları
Avantajlar:
- • Kod yazmadan model geliştirme
- • Büyük veri ve ML kombinasyonu
- • Ücretsiz deneme sürümü
- • Sertifika seçenekleri
Kaynak: Analytics India
MachineHack
Analytics India Magazine tarafından sunulan, makine öğrenimi hackathon'ları düzenleyen özel platform. Kullanıcıların çeşitli algoritmaları pratik etmesine imkan tanır.
Temel Özellikler:
- • Makine öğrenimi hackathon'ları
- • Gerçek dünya problemleri
- • Liderlik tabloları (Leaderboards)
- • Makale ve kaynaklar
Avantajlar:
- • Rekabetçi öğrenme ortamı
- • Pratik beceri geliştirme
- • Endüstri odaklı problemler
- • Topluluk etkileşimi
Kaynak: Analytics India
Doğal Dil İşleme (NLP) Platformları
Hugging Face
Doğal dil işleme alanında öne çıkan kapsamlı bir platform ve ekosistem. Transformer tabanlı modellere odaklanan açık kaynak kütüphane ve model paylaşım platformu.
Temel Özellikler:
- • 100.000+ önceden eğitilmiş model
- • Transformers, Datasets, Tokenizers kütüphaneleri
- • Spaces - Canlı demo dağıtımı
- • Model barındırma ve paylaşım
Desteklenen Görevler:
- • Metin sınıflandırması
- • Soru cevaplama
- • Metin oluşturma
- • Varlık tanıma (NER)
Kaynak: Neptune.ai | LakeFS
Fast.ai (NLP Bölümü)
Pratik derin öğrenmeye odaklanan ve ücretsiz kurslar sunan organizasyon. "A Code-First Introduction to Natural Language Processing" gibi NLP kursları içerir.
Öğretim Yaklaşımı:
- • "En dibe dalarak" (Top-down) öğrenme
- • "Kod-önce" (Code-first) yaklaşım
- • PyTorch tabanlı yüksek seviye API
- • Jupyter notebook tabanlı dersler
Kapsanan Konular:
- • Metin sınıflandırması
- • Dil modelleme
- • Çeviri sistemleri
- • Pratik uygulamalar
Kaynak: Fast.ai Kurslar | Medium
Görüntü İşleme ve Computer Vision Platformları
Fast.ai (Bilgisayarlı Görü Bölümü)
"Practical Deep Learning for Coders" kursunun önemli bir kısmını oluşturan bilgisayarlı görü bölümleri. Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ile görüntü işleme tekniklerini öğretir.
Kapsanan Konular:
- • Görüntü sınıflandırması
- • Nesne tespiti
- • Görüntü bölütleme (Segmentation)
- • CNN mimarileri
Avantajlar:
- • Pratik odaklı öğrenme
- • Açık kaynak kod ve veri setleri
- • Aktif topluluk desteği
- • Ücretsiz erişim
Kaynak: Fast.ai Kurslar | Medium
Roboflow
Computer Vision modelleri geliştirme sürecini kolaylaştıran platform. Özellikle görüntü veri setlerinin hazırlanması, etiketlenmesi ve artırılmasına odaklanır.
Temel Özellikler:
- • Roboflow Universe - Açık veri setleri
- • Görüntü etiketleme araçları
- • Veri artırma (Augmentation)
- • Format dönüştürme
Desteklenen Çerçeveler:
- • TensorFlow
- • PyTorch
- • YOLO serisi
- • SAM, Florence-2
Kaynak: Roboflow Blog | GitHub Notebooks
Google ML Practicum (Görüntü Sınıflandırma)
Google'ın sunduğu "ML Practicum: Image Classification" eğitimi. Evrişimli sinir ağlarını öğreten ve kendi görüntü sınıflandırma modellerini oluşturmalarına yardımcı olan pratik bir program.
Öğrenme Hedefleri:
- • CNN'lerin temel çalışma prensipleri
- • Aşırı öğrenmeyi önleme teknikleri
- • Önceden eğitilmiş modellerden yararlanma
- • TensorFlow ile pratik uygulama
Ön Koşullar:
- • Temel makine öğrenimi bilgisi
- • Python programlama deneyimi
- • TensorFlow'a aşinalık
- • Keras API bilgisi
Kaynak: Google Developers | ML Crash Course
İnteraktif Öğrenme ve Kurs Platformları
DataCamp
Veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında interaktif çevrimiçi kurslar sunan platform. Python ve R kullanan, başlangıçtan ileri seviyeye kurslar içerir.
Temel Özellikler:
- • Tarayıcıda interaktif alıştırmalar
- • Kariyer yolları ve beceri setleri
- • Oyunlaştırma yaklaşımı
- • Kurs tamamlama sertifikaları
Kapsanan Alanlar:
- • Makine öğrenimi
- • Doğal dil işleme
- • Görüntü işleme
- • Veri analizi ve görselleştirme
Kaynak: DataCamp İnceleme | ML Kursları
DataQuest
Veri bilimi ve makine öğrenimi becerileri geliştirmek için tasarlanmış interaktif öğrenme platformu. Metin tabanlı öğrenmeye odaklanır ve gerçek veri setleri üzerinde çalışma imkanı sunar.
Temel Özellikler:
- • 700+ uygulama sorusu
- • Portföy projeleri
- • Bağlamsal öğrenme vurgusu
- • Canlı proje yürütmeleri
Müfredat:
- • Python ve R programlama
- • Veri analizi ve görselleştirme
- • İstatistik ve makine öğrenimi
- • Derin öğrenme
Kaynak: DataQuest İnceleme | Karşılaştırma
Fast.ai (Genel Kurslar)
Pratik derin öğrenme ve makine öğrenimi konusunda ücretsiz çevrimiçi kurslar sunan organizasyon. "Practical Deep Learning for Coders" en bilinen kursudur.
Öğretim Felsefesi:
- • "En dibe dalarak" (Top-down)
- • "Kod-önce" (Code-first)
- • PyTorch tabanlı yüksek seviye API
- • Jupyter notebook tabanlı
Kurs Konuları:
- • Bilgisayarlı görü
- • Doğal dil işleme
- • Tablo verileri analizi
- • Derin öğrenme temelleri
Kaynak: Fast.ai Kurslar | Medium
Coursera, edX, Udemy (Çeşitli ML Kursları)
Makine öğrenimi ve ilgili alanlarda çok sayıda çevrimiçi kurs ve uzmanlık programı sunan büyük platformlar. Üniversiteler ve sektör liderleri tarafından geliştirilen içerikler.
Coursera:
- • Andrew Ng - ML Specialization
- • Deep Learning Specialization
- • NLP Specialization
- • IBM, Google kursları
edX:
- • Harvard, MIT, Columbia
- • Microsoft Data Science
- • Columbia ML Kursu
- • İleri düzey içerikler
Udemy:
- • Machine Learning A-Z
- • ML, Data Science with Python
- • Görüntü işleme kursları
- • Pratik uygulamalar
Kaynak: Cerebrowave | Udemy
Açık Veri Setleri ve Deney Platformları
OpenML
Açık, işbirlikçi ve otomatikleştirilmiş bir makine öğrenimi ortamı. Veri, makine öğrenimi algoritmaları ve deneylerin paylaşılması ve organize edilmesi için platformlar arası bir programlama ortamı.
Temel Özellikler:
- • Veri bulma ve ekleme
- • Hesaplama görevleri yönetimi
- • Veri analizi akışları
- • İşbirlikçi çalışma ortamı
Avantajlar:
- • Sürtünmesiz entegrasyon
- • Öğrenme ve çalışma ortamı
- • En iyi çözümleri keşfetme
- • Bilimsel topluluk etkileşimi
Kaynak: Analytics India | Humans in the Loop
UCI Machine Learning Repository
Makine öğrenimi topluluğu tarafından algoritma testleri ve araştırma amaçlı kullanılan veri setlerini barındıran ünlü koleksiyon. Kaliforniya Üniversitesi, Irvine tarafından sürdürülmektedir.
Veri Seti Çeşitleri:
- • Sınıflandırma veri setleri
- • Regresyon veri setleri
- • Kümeleme veri setleri
- • Diğer ML görevleri
Özellikler:
- • Farklı boyut ve karmaşıklıkta
- • İyi belgelenmiş veri setleri
- • Standart karşılaştırma kaynağı
- • Akademik araştırmalar için ideal
Kaynak: Humans in the Loop
Google Dataset Search
Kullanıcıların web'in her yerinden veri setlerini bulmalarına yardımcı olan araç. Sonuçları veri seti türüne göre filtreleyerek NLP, bilgisayarlı görü veya diğer AI uygulamaları için uygun verileri bulmayı kolaylaştırır.
Arama Özellikleri:
- • Web genelinde veri seti taraması
- • Veri seti türüne göre filtreleme
- • NLP ve CV için özel arama
- • Çok sayıda kaynaktan erişim
Avantajlar:
- • Geniş veri seti yelpazesi
- • Niş ve güncel veri setleri
- • Tek noktadan erişim
- • Proje çeşitliliği sağlama
Kaynak: Humans in the Loop
Diğer Önemli Araçlar ve Kaynaklar
Temel Kütüphaneler
Scikit-learn
Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları için başlangıç ve orta seviye kullanıcıların tercihi.
- • Sınıflandırma, regresyon
- • Kümeleme, boyut indirgeme
- • Model seçimi, ön işleme
TensorFlow
Google tarafından geliştirilen, endüstriyel ölçekteki projelerde yaygın kullanılan derin öğrenme kütüphanesi.
- • Esnek hesaplama grafiği
- • CPU/GPU/TPU desteği
- • Keras yüksek seviye API
PyTorch
Facebook AI Research tarafından geliştirilen, akademik araştırmalarda yaygın kullanılan kütüphane.
- • Dinamik hesaplama grafiği
- • Pythonic ve esnek yapı
- • Kolay hata ayıklama
GitHub (Kod ve Veri Setleri)
Dünyanın en büyük kod barındırma platformu ve makine öğrenimi projeleri için vazgeçilmez araç. Kod, veri setleri, modeller ve belgelerin depolanması, yönetilmesi ve paylaşılması için kullanılır.
Temel Özellikler:
- • Sürüm kontrol (Git)
- • İşbirlikçi çalışma
- • Açık kaynak projeler
- • GitHub Pages ile dokümantasyon
ML Kullanım Alanları:
- • Proje kodlarını barındırma
- • Veri setleri paylaşımı
- • Model dağıtımı
- • Portföy oluşturma
Kaynak: Genel bilgi - GitHub platformunun temel özellikleri
Sonuç
Ana Çıkarımlar
- • Kaggle ve Google Colab kapsamlı ücretsiz platformlar olarak öne çıkıyor
- • Hugging Face NLP alanında vazgeçilmez bir kaynak
- • Fast.ai ve Roboflow özelleşmiş alanlarda güçlü seçenekler sunuyor
- • Kurs platformları pratik beceri geliştirme için ideal
- • Açık veri setleri deney yapmayı kolaylaştırıyor
Öneriler
- • Başlangıç için Kaggle + Google Colab kombinasyonunu kullanın
- • NLP projeleri için Hugging Face platformunu keşfedin
- • Computer Vision için Roboflow ile veri hazırlama yapın
- • Pratik becerileri DataCamp veya Fast.ai ile geliştirin
- • Projelerinizi GitHub'da paylaşarak portföy oluşturun