# Deep Learning Temelleri (Data Science & ML)

> Perceptron'lar, backpropagation, aktivasyon fonksiyonları, loss functions, optimizers, batch size, epochs

- 24 mülakat soruları
- Senior
- [Mülakat Soruları: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari.md)

## 1. Neural network bağlamında perceptron nedir?

**Cevap**

Perceptron, biyolojik nörondan ilham alan bir neural network'ün temel birimidir. Birden fazla input alır, bunları ağırlıklarla çarpar, bias ile toplar, sonra bir aktivasyon fonksiyonu uygulayarak output üretir. Basit perceptron sadece doğrusal olarak ayrılabilir problemleri çözebilir, bu da çok katmanlı ağların gelişmesine yol açmıştır.

## 2. Basit (tek katmanlı) perceptron'un ana sınırlaması nedir?

**Cevap**

Basit perceptron sadece doğrusal olarak ayrılabilir problemleri, yani sınıfların düz bir çizgi (veya daha yüksek boyutlarda hyperplane) ile ayrılabildiği problemleri çözebilir. Minsky ve Papert tarafından 1969'da XOR problemiyle gösterilen bu sınırlama, çok katmanlı perceptron'lar tanıtılana kadar neural network araştırmalarını geçici olarak yavaşlattı.

## 3. Neural network'te aktivasyon fonksiyonunun rolü nedir?

**Cevap**

Aktivasyon fonksiyonu network'e doğrusal olmayanlık ekleyerek input ve output'lar arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenmesini sağlar. Doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu olmadan, çok katmanlı bir network bile basit bir doğrusal dönüşüm gibi davranır. Yaygın fonksiyonlar arasında ReLU, sigmoid ve tanh bulunur, her biri kullanım durumuna bağlı olarak özel özelliklere sahiptir.

## 21 soru daha mevcut

- Modern network'lerin gizli katmanlarında en yaygın olarak hangi aktivasyon fonksiyonu kullanılır?
- Neural network'te softmax aktivasyon fonksiyonu ne zaman kullanılmalıdır?

Ücretsiz kaydol: https://sharpskill.dev/tr/login

## Diğer Data Science & ML mülakat konuları

- [Python Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-basics.md): 25 soru, Junior
- [Python Nesne Yönelimli Programlama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-oop.md): 20 soru, Junior
- [Python Veri Yapıları](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-data-structures.md): 20 soru, Junior
- [Git Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/git-fundamentals.md): 18 soru, Junior
- [SQL Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/sql-basics.md): 20 soru, Junior
- [NumPy Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/numpy-fundamentals.md): 22 soru, Junior
- [Pandas Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/pandas-basics.md): 22 soru, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/jupyter-colab.md): 16 soru, Junior
- [SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/sql-joins-advanced.md): 22 soru, Mid-Level
- [İleri Pandas](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/pandas-advanced.md): 24 soru, Mid-Level
- [Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/matplotlib-seaborn.md): 20 soru, Mid-Level
- [Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/plotly-interactive.md): 18 soru, Mid-Level
- [Tanımlayıcı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/statistics-descriptive.md): 20 soru, Mid-Level
- [Çıkarımsal İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/statistics-inferential.md): 24 soru, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/web-scraping.md): 18 soru, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/bigquery-cloud.md): 18 soru, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/feature-engineering.md): 22 soru, Mid-Level
- [Denetimli ML: Regresyon](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-supervised-regression.md): 24 soru, Mid-Level
- [Denetimli ML: Sınıflandırma](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-supervised-classification.md): 24 soru, Mid-Level
- [Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-trees-ensembles.md): 24 soru, Mid-Level
- [Denetimsiz ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-unsupervised.md): 22 soru, Mid-Level
- [ML Pipeline'ları & Doğrulama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-pipelines-validation.md): 22 soru, Mid-Level
- [Zaman Serileri & Tahminleme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/time-series-forecasting.md): 22 soru, Mid-Level
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/tensorflow-keras.md): 22 soru, Senior
- [CNN ve görüntü sınıflandırma](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/cnn-image-classification.md): 24 soru, Senior
- [RNN ve Diziler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/rnn-sequences.md): 22 soru, Senior
- [Transformers ve Attention](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/transformers-attention.md): 24 soru, Senior
- [NLP ve Hugging Face](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/nlp-huggingface.md): 24 soru, Senior
- [GenAI ve LangChain](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/genai-langchain.md): 24 soru, Senior
- [MLOps ve Dağıtım](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/mlops-deployment.md): 24 soru, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/deep-learning-fundamentals