Yapay zeka öğrenmeye karar verdiğinizde hangi adımları önceliklendirmeniz gerektiğini bilmek süreci hızlandırır ve kaynakları verimli kullanmanızı sağlar. Bu metinde Python temeli, lineer cebir ve calculus gibi matematik konuları; machine learning, neural networks, deep learning ve bunların pratik araçları ile data engineering, model deployment ve etik perspektifleri ele alarak teorik bilgiyi uygulamaya bağlamayı hedefliyoruz.

Python ve temel programlama

Python, yapay zeka projeleri için en yaygın kullanılan dildir ve öğrenilmesi önceliklidir. Değişkenler, döngüler, fonksiyonlar, nesne yönelimli programlama ve paket yönetimi gibi konuların yanı sıra pandas, NumPy ve scikit-learn gibi kütüphaneler sık kullanılır. Sürüm kontrolü (Git), test yazma ve kodun yeniden üretilebilir olması, proje güvenilirliğini artırır. Küçük veri setleri üzerinde pratik yaparak veri ön işleme ve feature engineering becerilerini geliştirmek faydalıdır.

Lineer cebir ve calculus

Lineer cebir, vektörler, matrisler ve doğrusal dönüşümler gibi konular neural networks ve optimizasyonu anlamak için gereklidir. Calculus (türev ve integral) ise kayıp fonksiyonlarının minimizasyonu ve gradient tabanlı öğrenme süreçlerinde temel rol oynar. Bu matematiksel kavramları iyi anlamak, model davranışını yorumlamayı ve hiperparametre ayarlamalarını bilinçli yapmayı sağlar. İstatistik ve olasılık bilgisi model değerlendirmesi için tamamlayıcıdır.

Machine learning ve neural networks temelleri

Machine learning temelleri; denetimli ve denetimsiz öğrenme, regresyon, sınıflandırma ve model değerlendirme metriklerini kapsar. Neural networks ise katman yapısı, aktivasyon fonksiyonları, backpropagation ve overfitting/underfitting konularını içerir. Klasik algoritmalarla başlayıp ardından basit sinir ağları üzerinde deney yapmak, kavramların somutlaşmasını sağlar. Model değerlendirmesi için doğruluk, F1 skoru ve ROC-AUC gibi metrikleri öğrenmek önemlidir.

Deep learning: TensorFlow ve PyTorch

Derin öğrenme uygulamalarında TensorFlow ve PyTorch en çok tercih edilen frameworklerdir. TensorFlow üretim odaklı çözümler ve geniş ekosistem sunarken, PyTorch dinamik grafik yapısı ve kullanım kolaylığı ile araştırma ortamlarında popülerdir. Her iki araçla model tanımlama, eğitim döngüsü, veri pipeline ve checkpoint yönetimi öğrenilmelidir. Transfer learning, düzenleme teknikleri ve donanım hızlandırma (GPU/TPU) bilgisi pratik projelerde verimliliği artırır.

NLP ve computer vision uygulamaları

NLP (doğal dil işleme) ve computer vision (bilgisayarla görme) alanları yapay zekanın yaygın uygulama sahalarıdır. NLP’de tokenizasyon, embedding, dil modelleri ve metin sınıflandırma; computer vision’da görüntü sınıflandırma, obje tespiti ve segmentasyon temel konulardır. Bu alanlarda önceden eğitilmiş modellerin kullanılması, transfer learning ve data augmentation teknikleri sık uygulanır. Uygulamaların etik etkileri ve veri gizliliği her zaman göz önünde bulundurulmalıdır.

Data science, big data, data engineering ve MLOps

Sağlam modeller için data engineering ve data science çalışmaları kritik rol oynar. Big data ortamlarında veri depolama, ETL süreçleri, ölçeklenebilir pipeline’lar ve Spark veya bulut hizmetleri temel bileşenlerdir. Model deployment ve MLOps süreçleri ise eğitilmiş modellerin üretime alınması, sürümlenmesi ve izlenmesini kapsar. CI/CD, konteynerleştirme ve model izleme araçlarına hâkimiyet, gerçek dünyada modelin sürdürülebilirliğini sağlar. Analytics yetkinlikleri ise sonuçların yorumlanmasında gereklidir.

Sonuç olarak, yapay zeka alanında ilerlemek için güçlü bir Python temeli, lineer cebir ve calculus bilgisi ile machine learning ve neural networks anlayışı gereklidir. Deep learning araçları (TensorFlow, PyTorch), NLP ve computer vision uygulamaları, big data ve data engineering becerileri ile model deployment ve MLOps süreçleri birleştiğinde hem akademik hem de uygulamalı projelerde etkili olunabilir. Etik perspektifi ve analytics yetkinlikleri ise modellerin güvenli ve sorumlu kullanılmasını sağlar.