Derin Öğrenme Kendi Kendine Öğrenme Kaynakları: Ücretsiz Kitaplar, Kurslar ve Pratik Araçlar

Son yıllarda, yapay zeka alanının önemli bir dalı olan derin öğrenme (Deep Learning) dikkat çekici başarılara imza attı. İster görüntü tanıma, ister doğal dil işleme, isterse de takviyeli öğrenme olsun, derin öğrenme her alanda güçlü yetenekler sergiliyor. Ancak, derin öğrenmeye giriş yapmak veya derinlemesine öğrenmek isteyen geliştiriciler için, devasa miktarda materyal ve karmaşık kavramlarla karşı karşıya kalmak genellikle kafa karıştırıcı olabilir.

Bu makale, X/Twitter'daki popüler tartışmalara dayanarak, kitaplar, kurslar ve pratik araçlar dahil olmak üzere bir dizi ücretsiz derin öğrenme kendi kendine öğrenme kaynağını özenle seçmiştir. Amaç, okuyuculara net ve pratik bir öğrenme yolu sunmak ve herkesin derin öğrenmenin temel becerilerinde hızla ustalaşmasına yardımcı olmaktır.

Bir: Ücretsiz Kitap Kaynakları: Teorik Temeller ve Pratik Rehberlik

Teorik temeller, derin öğrenmenin temel taşıdır. Sağlam matematik ve makine öğrenimi temellerine sahip olmak, derin öğrenmeyi anlamak ve uygulamak için çok önemlidir. Aşağıda, temel teoriden pratik uygulamalara kadar her yönü kapsayan birkaç ücretsiz kitap önerilmektedir:

1. Makine Öğrenmesini Anlamak (Understanding Machine Learning)

• Bağlantı: https://cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Özellikler: Bu kitap, genelleme teorisi, PAC öğrenimi, VC boyutu gibi önemli kavramları kapsayan makine öğreniminin teorik temellerini derinlemesine incelemektedir. Sadece ders kitabı olarak değil, aynı zamanda makine öğrenimi teorisiyle ilgilenen okuyucular için de uygundur.
• Önerilme Nedeni: Teori ve algoritmalar eşit derecede önemlidir ve sağlam bir makine öğrenimi bilgi sistemi oluşturmaya yardımcı olur.

2. Makine Öğrenimi için Matematik (Mathematics for Machine Learning)

• Bağlantı: https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf
• Özellikler: Bu kitap, doğrusal cebir, kalkülüs, olasılık teorisi vb. dahil olmak üzere makine öğrenimi için gerekli matematiksel bilgileri sistematik olarak tanıtır. Matematiksel kavramların makine öğrenimindeki uygulamalarını vurgular ve okuyucuların anlamasına yardımcı olmak için çok sayıda örnek sunar.
• Önerilme Nedeni: Matematiksel temelleri zayıf olan okuyucular için, matematiksel bilgi eksikliğini etkili bir şekilde giderebilen nadir bir giriş ders kitabıdır.

3. ML Algoritmalarının Matematiksel Analizi (Mathematical Analysis of ML Algorithms)

• Bağlantı: https://tongzhang-ml.org/lt-book/lt-book.pdf
• Özellikler: Dışbükey optimizasyon, stokastik gradyan inişi vb. gibi önemli içerikleri kapsayan çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının matematiksel prensiplerini derinlemesine analiz eder. Bu kitap, belirli bir matematiksel temele sahip ve algoritma prensiplerini derinlemesine anlamak isteyen okuyucular için uygundur.
• Önerilme Nedeni: Matematiksel analiz yoluyla, algoritmanın özü daha kapsamlı bir şekilde anlaşılabilir ve algoritma optimizasyonu ve yeniliği için bir temel oluşturulabilir.

4. Derin Öğrenmeye Giriş (Understanding Deep Learning)

• Bağlantı: https://udlbook.github.io/udlbook/
• Özellikler: Bu kitap, derin öğrenme alanındaki uzmanlar tarafından yazılmıştır ve derin öğrenmenin temel kavramlarını, modellerini ve algoritmalarını sistematik olarak tanıtır. Evrişimsel sinir ağları (CNN), yinelemeli sinir ağları (RNN) ve Transformer gibi çeşitli yaygın derin öğrenme modellerini kapsar.
• Önerilme Nedeni: Kapsamlı, erişilebilir ve derinlemesine içerik, derin öğrenmeye giriş ders kitabı olarak uygundur.

5. Makine Öğreniminin Temelleri (Foundations of Machine Learning)

• Bağlantı: https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

• Özellikler: Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, takviyeli öğrenme vb. dahil olmak üzere makine öğrenmesinin temel bilgilerini kapsar. Bu kitap, çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının prensiplerini ve uygulamalarını vurgular.

• Önerilme Nedeni: Kapsamlı içerik, eksiksiz bir makine öğrenimi bilgi sistemi oluşturmak için uygundur. 6. Makine Öğrenimi Algoritmaları (Algorithms for ML)

• Bağlantı: https://algorithmsbook.com

• Özellikler: Makine öğrenimi algoritmalarının açıklamalarına odaklanır, temel doğrusal regresyondan gelişmiş derin öğrenme algoritmalarına kadar ayrıntılı açıklamalar ve kod örnekleri sunar.

• Önerilme Nedeni: Pratiğe vurgu yapar, kod aracılığıyla algoritma öğrenmek için uygundur.

7. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

• Bağlantı: https://andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf
• Özellikler: Pekiştirmeli öğrenme alanında klasik bir ders kitabıdır, pekiştirmeli öğrenmenin temel kavramlarını, algoritmalarını ve uygulamalarını sistematik olarak tanıtır.
• Önerilme Nedeni: İçerik yetkilidir, pekiştirmeli öğrenmeyi öğrenmek için olmazsa olmaz bir kitaptır.

II. Stanford Üniversitesi Ücretsiz Derin Öğrenme Kursları: Başlangıçtan İleri Seviyeye

Stanford Üniversitesi, yapay zeka alanında saygın bir üne sahiptir ve sunduğu ücretsiz çevrimiçi kurslar derin öğrenmenin tüm yönlerini kapsar. İşte önerilen bazı kurslar:

• CS221 - Yapay Zeka (Artificial Intelligence): Yapay zekaya genel bir bakış sunan ve derin öğrenme öğrenimi için temel oluşturan bir kurstur.
• CS229 - Makine Öğrenimi (Machine Learning): Çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının prensiplerini ve uygulamalarını kapsayan klasik bir makine öğrenimi kursudur.
• CS230 - Derin Öğrenme (Deep Learning): Derin öğrenmeye giriş kursu, derin öğrenmenin temel kavramlarını, modellerini ve algoritmalarını tanıtır.
• CS234 - Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Pekiştirmeli öğrenmenin temel kavramlarını, algoritmalarını ve uygulamalarını kapsayan bir pekiştirmeli öğrenme kursudur.
• CS231N - Evrişimli Sinir Ağları ve Görsel Tanıma (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition): Evrişimli sinir ağlarına ve bunların bilgisayarlı görü alanındaki uygulamalarına odaklanır.
• CS336 - Sıfırdan Büyük Dil Modelleri (LLM from Scratch): Büyük dil modellerinin oluşturulması ve eğitilmesi sürecini tanıtır.

Öğrenme Önerileri:

1. Uygun Kursu Seçin: Kendi temel bilgilerinize ve ilgi alanlarınıza göre uygun bir kurs seçin.
2. Ödevleri Ciddiye Alın: Kurs ödevleri, bilgiyi pekiştirmenin önemli bir parçasıdır, bu nedenle bunları ciddiye aldığınızdan emin olun.
3. Tartışmalara Aktif Olarak Katılın: Kurs tartışmalarına aktif olarak katılın ve diğer öğrencilerle deneyimlerinizi ve içgörülerinizi paylaşın.

III. Pratik Araçlar ve İpuçları: Öğrenme Verimliliğini Artırma

Teorik öğrenme ve kurs öğreniminin yanı sıra, bazı pratik araçlar ve ipuçları derin öğrenmeyi daha verimli bir şekilde öğrenmenize yardımcı olabilir.

1. Google Colab veya Kaggle Kernel Kullanın:

• Google Colab ve Kaggle Kernel, derin öğrenme kodunu çalıştırmak için ücretsiz GPU kaynakları sağlar.
• Ayrıca, başkalarıyla birlikte öğrenmeyi kolaylaştıran çevrimiçi düzenleme ve işbirliğini de desteklerler.

Örnek Kod (TensorFlow kullanarak Google Colab'da basit bir CNN eğitme):

import tensorflow as tf

# Modeli tanımla
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```# Modeli derleme
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# MNIST veri kümesini yükleme
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0

# Modeli eğitme
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)

# Modeli değerlendirme
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Loss: %.2f' % loss)
print('Accuracy: %.2f' % accuracy)

2. Görselleştirme araçlarını kullanma:

• TensorBoard ve Visdom gibi görselleştirme araçları, modelin yapısını ve eğitim sürecini daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir.
• Kayıp fonksiyonunu, aktivasyon değerlerini vb. görselleştirerek modelin davranışını daha sezgisel olarak anlayabilirsiniz.

3. Açık kaynak projelerine katılma:

• Açık kaynak projelerine katılmak, derin öğrenme becerilerinizi geliştirmenin etkili bir yoludur.
• Açık kaynak kodunu okuyarak ve değiştirerek, mükemmel programlama uygulamalarını ve tasarım düşüncelerini öğrenebilirsiniz.

4. Sürekli öğrenme ve uygulama:

• Derin öğrenme, hızla gelişen bir alandır ve sürekli olarak yeni bilgi ve teknolojiler öğrenmeyi gerektirir.
• Öğrendiğiniz bilgileri gerçek sorunları çözmek için uygulayarak, derin öğrenmeyi gerçekten kavrayabilirsiniz.

5. NLP'deki Transformer mimarisini öğrenme:

• Jay Alammar’s guide'ı derinlemesine inceleyin (belirli içeriklerin ilgili makalede aranması gerekir).
• FFN (Feed Forward Network), LayerNorm (Layer Normalization) ve Residuals (Artık Bağlantılar) kavramlarını anlayın.
• Sıfırdan tam bir Transformer Encoder-Decoder bloğu uygulamayı deneyin.

6. Hisse senedi ticaretindeki uygulamaları öğrenme (yalnızca referans amaçlıdır, risk size aittir):

• Hisse senedi seçimi için derin öğrenmenin nasıl kullanılacağını anlayın.
• Dikkat: Bu tür uygulamalar finansal risk içerir, dikkatlice değerlendirilmesi ve uygulanması gerekir.

7. Sektördeki gelişmeleri takip etme:

• DeepLearningAI gibi kuruluşların paylaşımlarını takip ederek, derin öğrenme alanındaki en son gelişmeleri öğrenin.

IV. Öğrenmedeki Zorlukların Üstesinden Gelme

Derin öğrenmeyi öğrenirken bazı zorluklarla karşılaşabilirsiniz, örneğin:

• Karmaşık kavramlar: Derin öğrenme, birçok karmaşık matematiksel ve algoritmik kavram içerir.
• Kaynak kıtlığı: Hesaplama kaynakları ve veri kaynakları eksikliği.
• Rehberlik eksikliği: Profesyonel rehberlik ve destek eksikliği.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için aşağıdaki önlemler alınabilir:

• Öğrenme hedeflerini parçalara ayırma: Karmaşık öğrenme hedeflerini küçük, yönetilebilir hedeflere ayırın.
• Ücretsiz kaynaklar bulma: Bu makalede önerilen ücretsiz kitapları, kursları ve araçları kullanın.
• Öğrenme topluluklarına katılma: Derin öğrenme öğrenme topluluklarına katılarak, diğer öğrencilerle deneyimlerinizi paylaşın ve yardım isteyin.

DeepLearningAI'nın X/Twitter'da söylediği gibi: "Her AI uzmanı bir zamanlar basit soruları Google'da aradı. Her yeni başlayan kaybolmuş hissetti. Eğer öğreniyor ve deniyorsanız, AI topluluğuna aitsiniz." Unutmayın, her AI uzmanı bir zamanlar acemiydi ve kafası karışıktı. Öğrenmeye ve pratik yapmaya devam ettiğiniz sürece, zorlukların üstesinden gelebilir ve nitelikli bir derin öğrenme mühendisi olabilirsiniz.Özetle, bu makale kitaplar, kurslar ve pratik araçlar dahil olmak üzere zengin ve ücretsiz derin öğrenme kendi kendine çalışma kaynakları sunmaktadır. Umarım bu kaynaklar derin öğrenmeye daha iyi başlamanıza ve derinlemesine öğrenmenize ve yapay zeka alanında başarılı olmanıza yardımcı olur. Lütfen öğrenmenin sürekli bir süreç olduğunu ve sürekli çaba ve pratik gerektirdiğini unutmayın. İyi çalışmalar!