Makine öğrenimi ve veri bilimindeki kariyer fırsatları son yıllarda hızlı bir şekilde arttı. Dünya Ekonomik Forumu'nun yaptığı bir araştırmaya göre, yapay zeka ve makine öğrenimi uzmanlarına olan talebin 2023'ten 2027'ye kadar %40 artacağı öngörülüyor. Bu artış, hem profesyonellerin hem de meraklıların makine öğrenimi dünyasına adım atmasının önemini vurguluyor…
Veriler, otomasyon ve algoritmalar sizi heyecanlandırıyorsa makine öğrenimi sizin için iyi bir kariyer seçimi olabilir. Makine öğrenimine başlamak için ihtiyacınız olan tek şey, araştırma becerileri, temel istatistik ve programlama dilleri bilgisidir.
Bu yazımızda, öğrenmeniz gereken temel becerilerden ve teknolojilerden, okumanız gereken makine öğrenimi kitaplarına kadar makine öğrenimine nasıl başlayacağınızı anlatıyoruz. 👇🧐
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, bilgisayarlara verileri analiz etmeyi öğretmeyi içeren bir bilgisayar bilimi alanıdır. Makine öğreniminde bir mühendis, bir bilgisayara algoritmaları kullanarak verileri toplaması ve yorumlaması talimatını verir.
Daha sonra bilgisayar, bu verilere dayanarak tahminlerde bulunmak için veri soyutlamaları yapar. Veri soyutlama, verileri temel niteliklerine indirgemek ve gerekli olmayan ayrıntıları gizlemek anlamına gelir.
Makine öğrenimi bir tür yapay zekadır ancak aralarında farklar vardır. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farkları daha detaylı okumak isterseniz bununla ilgili bir yazımız mevut. Linke tıklayarak okuyabilirsiniz.
Makine Öğrenimini Neden Öğrenmelisiniz?
Dünya Ekonomik Forumu'na göre, yapay zeka ve makine öğrenimi uzmanlarına olan talep 2023'ten 2027'ye kadar %40 artacak. Veri oluşturmadaki katlanarak artan büyüme ve tüm sektörlerde veri odaklı karar alma ihtiyacı göz önüne alındığında, bu hiç de şaşırtıcı değil.
Kısacası, makine öğrenimi geleceğin becerisi. Günümüzün önde gelen şirketleri makine öğrenimini operasyonlarının merkezi bir parçası haline getirdi. Makine öğrenimi profesyonellerine olan talebin hızla artmasıyla birlikte, bu alanda çalışacak profesyonellere olan ihtiyaç da artıyor.
Makine öğrenimi anlamak, size teknoloji endüstrisinde güvenli ve kazançlı bir kariyer sunabilir. Bu alandaki iş olanaklarının artması aynı zamanda seçtiğiniz sektörde çalışma özgürlüğüne sahip olacağınız anlamına da gelir. Yine Dünya Ekonomik Forumu’nun araştırmasına göre,yapay zeka, makine öğrenimi ve otomasyonun 2025 yılına kadar 97 milyon yeni iş yaratılmasına güç vereceği bekleniyor.
Makine Öğrenimi Mühendisi Ne İş Yapar?
ML mühendisi günlük olarak makine öğrenimi algoritmalarını tasarlar, geliştirir, test eder ve uygular. Makine öğrenimi mühendisi, görevleri gerçekleştirmek ve süreçleri otomatikleştirmek için Python, Scala ve Java gibi programlama dillerini kullanır. Makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek için istatistiksel ve programlama becerilerini kullanır.
Makine öğrenimi mühendisinin ana sorumlulukları şunları içerebilir 👇:
✅ Karmaşık bilgisayar mimarilerini, veri yapılarını ve algoritmaları inceler,
✅ Makine öğrenimi sistemlerini tasarlamak için veri mühendisleriyle birlikte çalışır,
✅ Altyapıyı, verileri ve model işlem hatlarını yönetir,
✅ Veri kümelerinin doğruluğunu sağlar
✅ Modelleri belirlemek ve içgörüler elde etmek için büyük, bileşik veri kümelerini analiz eder,
✅ İstatistiksel modelleme prosedürlerine dayalı algoritmalar geliştirir,
✅ Veri modelleme ve değerlendirme stratejilerinin uçtan uca anlaşılmasını sağlar.
Makine Öğrenimine Sıfırdan Başlamak
Makine öğrenimine başlamak karmaşık görünebilir, ancak net bir plan ve doğru kaynaklarla bu yolculuk daha yönetilebilir hale gelir. İşte makine öğrenimini sıfırdan öğrenmek için bir rehber:
1. Ön Koşulları Gözden Geçirin
Makine öğrenimine başlamadan önce, bazı temel konularda sağlam bir temel oluşturmanız önemli.
- Temel Matematik Bilgisi 👉 Makine öğrenimi matematiksel ilkelere dayanır. Makineler öğrenme sürecinde lineer cebir, kalkülüs ve istatistik gibi matematik dallarını kullanır. Örneğin, lineer cebirdeki matris işlemleri ve lineer dönüşümler, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını anlamak için oldukça önemli.
- Temel İstatistik Bilgisi 👉 İstatistik prensiplerini anlamak, makine öğrenimindeki verileri analiz etme ve anlamlı çıkarımlar yapma yeteneğinizi artırır. İstatistiksel anlamlılık, dağılımlar, regresyon analizi ve olasılık tahminleri gibi kavramları bilmek, çeşitli makine öğrenimi tekniklerini etkili bir şekilde uygulamak için gerekli.
- Öğrenmeye İstekli Olma 👉Makine öğrenimi sürekli yenilikler, yöntemler ve teknolojilerle gelişen bir disiplindir. Bu nedenle, ileriye dönük bir tutum ve sürekli öğrenme isteği, makine öğrenimi alanında ilerlemek veya başarılı olmak isteyen herkes için önemli.
Bu temel alanlardaki uzmanlık ve yeterlilik düzeyi, hedeflediğiniz makine öğrenimi rolüne bağlı olarak değişir. Örneğin, bir veri bilimcinin her matematiksel prensibi derinlemesine bilmesi gerekmezken, yeni makine öğrenimi modelleri geliştirmeye odaklanan bir kişinin daha derin bir matematik bilgisine sahip olması gerekebilir.
Sonuç olarak, öğrenme yolculuğunuzu kariyer hedeflerinize göre şekillendirmeli ve farklı konulardaki çalışma yoğunluğunuzu buna göre ayarlamalısınız.
2. Makine Öğrenimi Becerilerinizi Geliştirmeye Başlayın
İstatistik
İstatistik, verileri analiz etmek, tahminler yapmak ve sonuçlar çıkarmak için makine öğreniminde oldukça önemlidir. Veri dağılımlarını, istatistiksel testleri ve olasılık teorilerini anlamak, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve değerlendirme süreçleri için temeldir.
Matematik
Lineer cebir, kalkülüs ve olasılık gibi matematik dalları, makine öğrenimi algoritmalarının temel prensiplerini anlamak için gereklidir. Bu matematiksel kavramlar, algoritmaları optimize etmekten sinir ağlarının yapısını anlamaya kadar çeşitli ML tekniklerinde doğrudan uygulanır.
Programlama
Programlama, makine öğrenimi modellerini hayata geçiren araçtır. Python, basitliği ve makine öğrenimi için geniş kütüphaneleri (NumPy, Pandas, Scikit-learn) nedeniyle en yaygın dildir.
Veri Yapıları
Veri yapıları, verileri verimli bir şekilde depolamak, erişmek ve işlemek için gereklidir. Diziler, listeler, ağaçlar ve grafikler gibi veri yapılarını kavramak, ML modellerinin performansını optimize edebilir.
Veri Manipülasyonu
Veri manipülasyonu, verileri temizleme, dönüştürme ve analiz için hazırlama sürecidir. Bu beceri, makine öğrenimi için hayati önem taşır, çünkü verilerin kalitesi ve formatı modellerin performansını doğrudan etkiler.
Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi ilkelerini, algoritmalarını ve uygulamalarını anlamak, bu alanın olmazsa olmazıdır.
Derin Öğrenme
Derin öğrenme, derin sinir ağlarını eğitmeyi içerir. Bu beceri, görüntü ve konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi karmaşık görevler için özellikle önemlidir.
Yazılım Mühendisliği
Yazılım mühendisliği becerileri, makine öğrenimi modellerini üretim ortamında dağıtırken vazgeçilmezdir. Bu, Git gibi versiyon kontrol sistemlerini, sürekli entegrasyon ve teslim (CI/CD) uygulamalarını, Docker gibi konteyner teknolojilerini ve Kubernetes gibi orkestrasyon araçlarını anlamayı içerir.
3. Temel Makine Öğrenimi Araçlarını ve Paketlerini Öğrenin
Veri işleme, model oluşturma ve algoritma uygulamayı kolaylaştıran çeşitli araçlar ve paketler bulunur. Python ve R, her biri ML iş akışının farklı amaçlarına hizmet eden en önemli teknolojilerdir. İşte öğrenebileceğiniz Python ve R paketlerinin bir listesi:
✅ Pandas
✅ Numpy
✅ Scikit-learn
✅ Tensorflow
✅ Keras
✅ PyTorch
✅ Tidymodels
✅ Caret
✅ randomForest
✅ XGBoost
En popüler Python kütüphanelerini detaylı bir şekilde incelemek istiyorsan bu yazımızı da okuyabilirsin.
4. Projeler Üzerinde Çalışın
Teori çok önemlidir, ancak hiçbir şey uygulamalı deneyimin yerini tutamaz. Öğrendiklerinizi uygulamak için küçük projelerle başlayın, ardından yavaş yavaş daha karmaşık projeler üzerinde çalışın.
Makine öğrenimi becerilerinizi geliştirmek için çok sayıda proje var. Ürün incelemelerinin duyarlılık analizi, hisse senedi fiyatları tahmini, nesne algılama ve hatta müzik ve film önerileri, başlangıç seviyesi dostu makine öğrenimi projelerine harika örneklerdir.
Yeterlilik seviyenize göre uygun bir proje belirleyerek başlayın ve projeleriniz için Python ve onun kapsamlı kütüphaneleri gibi doğru araçlara bakın. Modelinizin etkinliğini doğrudan etkilediği için verilerinizi anlamak ve hazırlamak çok önemlidir.
Aşağıda, ML uzmanlığına giden yolda size yardımcı olacak, oluşturabileceğiniz makine öğrenimi projelerine ilişkin bazı fikirler yer almakta.
1️⃣ Görüntü Sınıflandırma
Proje Fikri: Farklı hayvan türlerini tanımlayabilen bir model geliştirin.
Veri Seti: Kaggle'da bulunan hayvan resimleri veri seti.
2️⃣ Doğal Dil İşleme (NLP)
Proje Fikri: Bir metindeki duygu analizi yapabilen bir model oluşturun.
Veri Seti: Twitter duygu analizi veri seti.
3️⃣ Öneri Sistemleri
Proje Fikri: Kullanıcıların beğenilerine göre film önerileri sunan bir sistem tasarlayın.
Veri Seti: MovieLens veri seti
5. Sıfırdan ML Algoritmalarını İnceleyin
Bu aşamada makine öğrenimi algoritmalarının genel uygulamasını kavramak için gereken uzmanlığa sahip olacaksınız. Ancak makine öğreniminde, gerçek anlamda ustalaşmadan önce yine de bireysel algoritmaların işleyişini derinlemesine incelemeniz gerekiyor.
Çalışmanızın sonunda, verileri yüklemek ve hazırlamak, model becerilerini değerlendirmek için kullanılan makine öğrenimi tekniklerini anlayacaksınız.
6. Bir Topluluğa Kaydolun
Makine öğrenimi topluluğu geniş ve inanılmaz derecede destekleyicidir. Bu alandaki profesyonellerle bağlantı kurmak için forumlara, buluşmalara ve hackathon'lara katılın.
Bu topluluklar paha biçilmez kaynaklar, mentorluk ve proje iş birliği fırsatları sunar. Toplulukla etkileşime geçmek öğrenmeyi hızlandırır, motive olmanızı sağlar ve yeni kişisel ve mesleki gelişim fırsatlarının önünü açar.
Makine öğrenimi profesyonelleri ile bir araya gelmek, sorularınızı sormak ve düşüncelerinizi paylaşmak için Discord kanalımızı inceleyebilirsiniz.
7. Güncel Kalın
Makine öğrenimi sürekli gelişen bir alandır. Bu nedenle, sürekli öğrenme çok önemlidir. En son araştırmalar, haberler ve sektördeki yenilikler hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir. Sektördeki gelişmeleri ve tabii ki kariyer fırsatlarını derlediğimiz bültenimiz, Codebrew’a göz atabilirsiniz.
8. Makine Öğrenimi Kitaplarını Okuyun
Kitaplar, alandaki uzmanlardan derinlemesine bilgi ve görüşler sunar. Makine öğrenimi konusunda faydalı bulabileceğiniz en etkili kitaplardan bazıları:
- Machine Learning for Absolute Beginners - Oliver Theobald
- The Hundred-Page Machine Learning Book - Andriy Burkov
- Machine Learning for Dummies - John Paul Mueller, Luca Massaron
- Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists - Andreas C. Müller, Sarah Guido
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems - Aurélien Géron
Daha fazla bilgi için makine öğrenimi alanında okumanız gereken kitaplar yazımıza göz atmayı unutmayın.
