Günümüzün en popüler konularından biri olan makine öğrenimine başlamak isteyenlerin ve yeni başlamış olanların, kafasında pek çok soru işareti bulunmaktadır. Geleceğin teknolojisi olan, akıllı makineler dünyasına adım atmak isteyenler için izlenebilecek yol haritasını, 3 adımda özetledik;
1. Kursa Gitmeden de Makine Öğrenimi İçin Başlangıç Yapabilirsiniz
Makine öğrenimi ilk başta zor gibi görünebilir. Nereden başlanmalı, hangi kaynaklardan faydalanılmalı sorularına cevap vermek hiç de kolay olmayacaktır. Hedefiniz, uzmanlaşmak yerine konuyu tamamen özümsemek olmalıdır. Eğer bir veri bilimcisi olmak istemiyorsanız, ilk etapta kurslara çok ihtiyacınız olmayabilir. Bunun yerine, yararlanabileceğiniz pek çok yerli ve yabancı online kaynak mevcut. Aynı zamanda, online ve ücretsiz olan eğitimlere katılarak başlangıç için ihtiyacınız olacak bilgi birikimine de sahip olabilirsiniz.
Bir topluluğa dahil olarak, kafanıza takılan konular ile ilgili sorular sorabilir ve sizden daha tecrübeli kişilerden destek alabilirsiniz.
2. Kendinize En Uygun Program Dilini Seçin
En sık karşılaşılan sorulardan biri de makine öğrenimine başlarken seçilecek programlama dilidir. Pek çok programlama dili arasından kendinize uygun olanı seçmek size kalmış. Makine öğrenimi uzmanları tarafından en çok tercih edilen dilleri sizin için sıraladık:
Python: Makine öğrenimi söz konusu olunca en çok tercih edilen dillerden biridir. Guido van Rossum tarafından 1991 yılında oluşturulan Python, açık kaynaklı, genel amaçlı bir programlama dilidir. Yeni başlayanlar için, açık kaynaklı olması sebebiyle kolayca erişilebilir. Python ayrıca TensorFlow ve Scikit gibi makine öğreniminde sıklıkla kullanılan kütüphanelere sahiptir. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi İçin En iyi 20 Python Kütüphanesi yazımızda diğer kütüphaneler ile ilgili detaylı bilgiye ulaşabilirsiniz.
C++: Makine öğreniminde kullanılan en eski dillerden biridir. 1983'te C programlama dilinin daha gelişmiş halidir. C dili ile pek çok ortak yanı vardır ancak, aralarındaki en büyük fark nesne yönelimli olmasıdır. C++ da C dili gibi donanıma yakındır. Nesne yönelimlidir, verileri soyutlayabilme özelliğine sahiptir ve genel programlamaya yöneliktir. Makine öğrenimi platformları da, örneğin TensorFlow başta olmak üzere pek çoğu C++ programlama dilini desteklemektedirler.
C#: Microsoft çalışanı Anders Hejlsberg tarafından geliştirilmiş bir programlama dilidir. 2000 yılında kullanıma açılan C# basit, modern, esnek, nesne yönelimli, güvenli ve açık kaynaklı bir programlama dilidir. Windows istemcileri, konsollar, web uygulamaları, mobil uygulamalar ve arka uç sistemleri dahil her tür uygulamanın oluşturulmasına olanak tanır. C#, bir .NET Core makine öğrenimi platformu olan ML.NET aracılığıyla makine öğrenimi uygulamaları için kullanılabilir.
R: Veri bilimcileri ve istatistik mühendisleri arasında en popüler olan programlama dillerinden biridir. R programlama dili dinamik, dizi tabanlı, nesne yönelimli, zorunlu, işlevsel, prosedürel bir bilgisayar programlama dilidir. İlk olarak 1993'te geliştirilmesine rağmen, son birkaç yılda işlevsel ve istatistiksel algoritma özellikleri nedeniyle, veri bilimcileri ve makine öğrenimi geliştiricileri arasında daha da popüler hale geldi.
Java ve JavaScript: Dünyada 9 milyon kullanıcı ile en popüler programlama dili olan Java, Oracle’ın Sun Microsystems’i satın almasının ardından James Gosling tarafından geliştirildi. JavaScript ise, en popüler web komut dosyası programlama dilidir. Her ikisini de destekleyen birkaç makine öğrenimi kitaplığı ve çerçevesi vardır. Java'da makine öğrenimi ve derin öğrenme çalışmalarının gerçekleştirilmesi için Weka, DeepLearning4J, RapidMiner, MOA gibi API’ların kullanımı gereklidir.
Julia, Go, Shell, Prolog, Lisp, Ada, TypeScript ve Scala: Makine öğrenimini destekleyen diğer dillerdir. Programlama dillerinin makine öğrenimine faydaları, geliştiricilerin kullanabileceği çerçevelere ve kitaplıklara bağlıdır.
3. Öğrendiklerinizi Uygulayabileceğiniz Bir Proje Geliştirin
Programlama dilini öğrendiniz, kendinizi geliştirmek için bir topluluk ya da çevrimiçi bir eğitime kayıt oldunuz ve başlangıç için yeterli bilgiye sahip olduğunuzu düşünüyorsunuz. Şimdi sıra pratik yapmaya geldi.
Makine öğrenimi, karmaşık yapısıyla ilk başta sizi zorlayabilir ama pes etmeyin. Öğrendiklerinizi hayata geçirmek için, tamamen kendinize ait bir proje oluşturun. Yaptığınız pratiklerde ve proje üretim süreçlerinde pek çok sorun ile karşılaşmanız muhtemeldir. Ancak, bu sorunlar için ürettiğiniz çözümler, gelişiminize katkıda bulunan en büyük etkenler olacaktır.
Makine öğrenimi ile ilgili Akademi 4.0’da yer alan; Google'ın Desteklediği En İyi Makine Öğrenimi Projeleri ve Makine Öğrenimi Zihin Haritası yazılarımızı da inceleyerek aklınıza takılan noktalara cevap bulabilirsiniz.