2026'da PyTorch ile Bilgisayarla Görü: CNN, Transfer Öğrenme ve Mülakat Soruları
PyTorch kullanarak bilgisayarla görü üzerine kapsamlı rehber. Evrişimli sinir ağları (CNN), transfer öğrenme tekniklerini öğrenin ve iş mülakatlarına hazırlanın.
Data Science & ML
DATA
Ana dil olarak Python ile kapsamlı Data Science ve Machine Learning müfredatı. Pandas ve NumPy ile veri manipülasyonundan TensorFlow/Keras ile Deep Learning modelleri uygulamaya, Scikit-Learn ile klasik ML'e kadar. Docker, FastAPI ve bulut platformları ile modelleri üretimde dağıtma ve sürdürme için MLOps becerilerini de içerir.
Ne öğreneceksin
Nesne yönelimli programlama ve en iyi uygulamalarla modern Python
Pandas, NumPy ve SQL (BigQuery) ile veri manipülasyonu
Matplotlib, Seaborn ve Plotly ile görselleştirme
Statsmodel ile betimleyici ve çıkarımsal istatistik
Scikit-Learn ve XGBoost ile Machine Learning (regresyon, sınıflandırma, kümeleme)
TensorFlow ve Keras ile Deep Learning (CNN, RNN, Transformer)
Hugging Face, LangChain ve LLM (GPT, Gemini) ile NLP ve GenAI
MLflow, Docker, FastAPI ve Streamlit ile MLOps
Geliştirme ortamları: Jupyter, Google Colab
Google Compute, Cloud Storage ve GPU ile bulut dağıtımı
Uzmanlaşılması gereken temel konular
Bu teknolojiyi anlamak ve mülakatlarını başarmak için en önemli kavramlar
1
Python: tipler, veri yapıları, OOP, decorator, generator, context manager
2
NumPy: diziler, broadcasting, indeksleme, vektörize işlemler, lineer cebir
3
Pandas: DataFrame, Series, indeksleme, groupby, merge, pivot, zaman serileri
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window function, CTE, sorgu optimizasyonu
5
Görselleştirme: Matplotlib (figure, axes, subplot), Seaborn (istatistiksel grafikler), Plotly (interaktif)
6
İstatistik: dağılımlar, hipotez testi, güven aralıkları, regresyon
7
Feature Engineering: kodlama, ölçekleme, özellik seçimi, özellik oluşturma
8
Denetimli ML: lineer/lojistik regresyon, ağaçlar, Random Forest, XGBoost, metrikler
9
Denetimsiz ML: K-Means, hiyerarşik kümeleme, PCA, t-SNE
10
ML Pipeline: train/test bölme, çapraz doğrulama, hiperparametre ayarlama, aşırı öğrenme
11
Deep Learning: perceptron, geri yayılım, aktivasyon fonksiyonları, optimizer, kayıp fonksiyonları
12
CNN: konvolüsyon, havuzlama, mimariler (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM: diziler, kaybolan gradyan, dikkat mekanizması, Transformer
14
NLP: tokenizasyon, embedding, word2vec, BERT, LLM ince ayar
15
MLOps: sürümleme (MLflow), konteynerleştirme (Docker), API (FastAPI), izleme
16
Bulut: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), GPU eğitimi, Vertex AI
17
AI Etiği: önyargı, açıklanabilirlik (SHAP, LIME), adalet, KVKK/GDPR
Bugünün Data Science & ML meydan okuması
Günde bir kod parçası. Hatayı bul ya da hata olmadığını kanıtla.
Son Data Science & ML makaleleri
Data Science & ML hakkındaki en son makale ve rehberlerimizi keşfet
Veri Bilimciler için LangChain 2026: LLM'ler, Ajanlar ve Mülakat Soruları
Veri bilimciler için kapsamlı LangChain eğitimi. LCEL, RAG kalıpları, ReAct ajanları ve pratik Python kod örnekleriyle en sık sorulan mülakat sorularını öğrenin.
2026'da MLOps: MLflow, Model Registry ve Teknik Mülakat Soruları
ML yaşam döngüsü, MLflow deney izleme, model registry terfisi, dağıtım desenleri, kayma gözlemleme ve sistem tasarımını 2026 için kapsayan MLOps mülakat soruları; Python kodu ve yanıtlarıyla.