Herkese şimdiden keyifli okumalar diliyorum, kemerlerinizi bağladıysanız en çok sorulan sorulara hızlı ve rehber niteliğinde cevaplar verdiğim bir seri yapacağım.
Yaklaşık olarak 3 yıl önce üniversitenin ikinci yılındayken bu mükemmel alan ile tanıştım ve o zamana dek internette ne kadar kaynak varsa adeta silip süpürdüm, iyi veya kötü demeden her birine bulaştım ve saatlerimi keyifle harcadım. Bugünlerde neredeyse her gün nereden başlamalıyım, nereleri takip etmeliyim, şuraya kadar geldim artık devamında ne olacak gibi sorular alıyorum, umarım sizlerle çıktığımız bu yolculukta tüm sorularınıza cevap bulacağız, unutmadan söylemek gerekir ki bu yazıyı sorular geldikçe genişletmeye devam edeceğim. Keyifli okumalar…
Coursera / Deep Learning Specialization
Eğer derin öğrenme alanında çalışmak istiyorsanız ilk başvuracağınız kaynak bu olmalı diye düşünüyorum. Oldukça kapsamlı ve teorik bir kurs. Beş adımdan oluşuyor ve size bu alanda uzun süre yetebilecek derin öğrenmenin çeşitli alanlarından müthiş bilgileri veriyor.
Artılar: Çok kapsamlı ve açıklayıcı, ihtiyacınız olan her şeye sahip, ücretsiz olması büyük nimet.
Eksiler: Çoğu arkadaş için çok uzun ve büyük bir heyecanla başladığınız bu alanda sizin hevesinizi yavaşlatabilir, matematik altyapısı olmayan arkadaşlar zorlanabilir.
DataCamp / Career Tracks
DataCamp, sanırım bu zamana kadar bana en çok öğreten platform oldu, herkesin bir öğrenme tarzı vardır, önemli olan bunu keşfetmeniz, bu yüzden elinize geçen her kursa bulaşmanızı öneriyorum, benim için olanı DataCamp’de bulmuştum. Burada güzel olan birkaç şey var, birincisi interaktif olarak siz de yazıyorsunuz, önce bir video izliyorsunuz ve sonra direksiyonu elinize alıyorsunuz. İkincisi ise “Career Track” ne olmak istediğinizi seçiyorsunuz ve ihtiyacınız olan dersler için size verilen müfredatı tamamlıyorsunuz.
Artılar: Size verilen senaryoyu çözmek için kod yazıyor olmanız ve bu sürece sizin de dahil olmanız mükemmel, arayüz harika ve oldukça fazla ders var. İnternette bulamayacağınız rehberleri burada bulabiliyorsunuz.
Eksiler: Ücretli olması. Dolar bazında hesaplandığı için biraz yüksek meblağlara ulaşabiliyor. Fakat internetten ufak bir araştırma yaparak Microsoft Azure servisleriyle 2 aylık ücretsiz abonelik almanın tekniğini öğrenebilirsiniz.
GitHub
Evet, bir öğrenme yöntemi olarak GitHub!
Vurmayın açıklıyorum, bence harika! Projelerinizi koruduğunuz uzak versiyon kontrol sitesi değil mi? Bence değil. Bence burası yapay zekanın “İskenderiye Kütüphanesi”.
Girin, okuyun, araştırın, insanlar neler yapmış, nasıl yapmış, repoları forklayın, çalışmaları alın ve bilgisayarınızda tekrar çalıştırın, kodları bozun, içine bir şeyler ekleyin ve istemediğinizi bölümleri kırpın. Burası sizin atölyeniz, hem de sınırsız kaynağınız var, burayı o kadar seviyorum ki Çince yazılmış repoları okuyamadığım için Çince öğrenmek istiyorum.
Statquest with Josh Starmer / Youtube
Türkiye’de halen ünlü bir sayfa değil, en azından arkadaşlarım arasından veya listelerden bu sayfayı öneren bir kaynağa rastlamadım, bu yüzden eğer bu yazıdan sonra ünlü olursa lütfen Josh Starmer bana bir e-posta bıraksın, onunla konuşup teşekkür etmek istiyorum.
Tek kelime ile mükemmel, benim gibi bir inek için adeta “Darı Ambarı”. Harikulade, neler söyleyebilirim bu kanal için bilemiyorum fakat keşfettiğim günden beri çıkamıyorum. Yapay zeka alanında çalışacaksanız, her şeyden önce ne yaptığınızı anlamanız gerekiyor bu yüzden istatistik, olasılık ve algoritmaları iyi anlamalısınız. Bu sayfa sizi temiz İngilizcesi ve sade sunumlarıyla ihtiyacınız olan teknik bilgiye doyuracağından emin olabilirsiniz.
Artılar: Sunumlar çok temiz ve sade, bir konuyu öğrenirken size neleri öncesinde tamamlamanız gerektiğini de söylüyor bu sayede açıkta hiçbir konu bırakmıyorsunuz.
Eksiler: Açıkçası kanal için bir eksi bulabilmiş değilim, belki dil bariyeri olan arkadaşlar için İngilizce olması problem oluşturabilir.
mlcoursa.ai
Burası gerçekten enteresan bir yer, başlangıçtaki arkadaşlara önermiyorum çünkü yeterince eğlenceli ve her şeyin açıkça gösterildiği bir yer değil gibi hissettirdi bana fakat ben çok keyif aldım, biraz daha nasıl çalışması gerektiğini oturtan arkadaşlar için aslında mükemmel bir yer. Diğer kaynaklar gibi platform üzerinden çalışmaktan ziyade GitHub üzerinden çekip lokalde çalışıyorsunuz. Keyifle tamamladım ve çok fazla şey öğrendim.
Artılar: Kapsamlı ve dolu bir içeriğe sahip, temelleri bitiren arkadaşlar için harikulade bir kaynak.
Eksiler: Yeni başlayan arkadaşlar için sıkıcı olabiliyor, çalışmalar GitHub üzerinden repoları çekip yapıyorsunuz, belki uğraşmayı sevmeyen biri için iyi bir seçim olmayabilir.
sentdex / YouTube
Müthiş tatlı bir adam, sevdiğiniz işi yaptığınızda işte böyle şeyler oluyor. Abimiz Twitch’de oyun yayıncısı gibi programlama yayınları yapıyor ve hepsi harika. Akşamları yemek yerken açıyorum ve neler yapıyor düzenli olarak takip ediyorum. İçerikten bahsetmeyeceğim girip bakmanız gerek. Serilerini takip edin kesinlikle ihtiyacınız olacak şeyleri bulacaksınız.
Artılar: Keyifli ve mutlu birisi sizi saatlerce öğrenme isteğiyle ekran başında tutabiliyor. Konular ilgi çekici ve her zaman işe yarar şeylerden bahsediyor.
Eksiler: Yeni videoların gelmesi uzun sürebiliyor, bazen bir ay boyunca hiç ilginizi çekmeyen bir konu üzerinde çalışıyor olabilir. ☺
kaggle
Aslında çok basit bir site olmasına rağmen çoğu arkadaş ilk zamanlarda karışık bulabiliyor, bazen yaptıkları çalışmayı yayınlamaktan çekindikleri için gergin hissediyorlar fakat arkadaşlar kimse sizi orada görmeyecek, rahat olabilirsiniz. Güzel verileri setlerini bulabilirsiniz, bu verilerle nasıl model geliştirmişler, nasıl temizlik yapmışlar ve nasıl bir yaklaşım göstermişler bunu öğrenmek için yegane yeriniz burası olacaktır. Keşke burayı anlatmak için lafı uzatabilseydim ama sıkmak istemiyorum, bol bol kurcalayın. Evde çalışıyor ve size işin püf noktalarını öğretecek bir büyüğünüz yoksa, onu bulabileceğiniz yer Kaggle.
Artılar: Veri setlerini buradan bulabilirsiniz. Çalışmaları inceleyip yüksek performanslı modellerin nasıl yazıldığını öğrenebilirsiniz.
Eksiler: Çok fazla bilgi kirliliği olabiliyor, eğitim kısımları var fakat bence yeterli değil, içerik kullanıcılardan sağlandığı için güzel kaynakları arayıp bulmanız gerekiyor.
Udemy
Kendi başına öğrenme platformlarının sanırım en popüleri, fazla söz etmek istemiyorum sadece bilmeyenler vardır diye ekledim. Yine de buraya dikkat etmekte fayda var bazen kurslar gerçekten ölümcül derecede kötü kalitede olabiliyor.
Artılar: Türkçe kaynak yeterli, hemen hemen her konuda kurs bulunabiliyor.
Eksiler: Kurslar çok özensiz ve kalitesiz olabiliyor.
3blue1brown / YouTube
Bu sayfayı yine kendi öğrenme yöntemimin bu şekilde olması nedeniyle seviyorum. Bir konuyu çalışırken ve öğrenirken fiziksel olarak çıktılarını görmem ve onları zihnimde bir yere bağlıyor olmam benim için çok önemli, bu kanal matematiği sizin için görselleştiriyor ve bunu harika yapıyor. Açıp bakmanız gerek.
Ne olursa olsun bu bariyeri aşmamız gerekiyor, ben İngilizce konusunu hallettikten sonra öğrenme eğrim yeniden ivmelenmeye başladı ve eğitimimde hiç bu kadar özgürlük hissetmemiştim. Muhakkak ve kati suretle, ne olursa olsun her şeyi hatta makine öğrenmesi konularını bile bir kenara koyup İngilizce çalışmanızı öneriyorum.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder
Görüş ve Düşüncelerinizi Bizimle Paylaşmayı Unutmayın.