Türkiye'de Alan Odaklı Tasarım (DDD) ile Devlet Yönetimi



Bir Örnek Senaryo

Giriş:

Alan Odaklı Tasarım (DDD), karmaşık sistemleri yönetmek için kullanılan bir yazılım geliştirme metodolojisidir. DDD, karmaşıklığı, birbirleriyle net sınırları ve etkileşimleri olan alanlara bölerek ele alır. Bu, sistemlerin daha modüler, anlaşılabilir ve sürdürülebilir olmasını sağlar.

devlet yönetiminde DDD'nin kullanımı, daha etkin ve şeffaf bir yönetim anlayışının gelişmesine katkıda bulunabilir.

Stratejik DDD:

Stratejik DDD, bir organizasyonun genel stratejisini ve vizyonunu DDD ilkelerine göre tasarlamayı içerir. Bu aşamada, devlet yönetiminin temel amaçları ve hedefleri belirlenir ve bu hedeflere ulaşmak için gerekli alanlar tanımlanır.

Örnek:

Amaç: Vatandaşların refahını ve yaşam kalitesini artırmak.

Hedefler: Eğitime erişimi kolaylaştırmak, sağlık hizmetlerini iyileştirmek, altyapıyı geliştirmek, iş imkanları yaratmak.

Alanlar: Eğitim, sağlık, altyapı, ekonomi.

Taktiksel DDD:

Taktiksel DDD, her alan için somut modeller ve uygulamalar geliştirmeyi içerir. Bu aşamada, her alanın temel unsurları (varlıklar, değer nesneleri, kök varlıklar), bunların arasındaki ilişkiler ve bu ilişkileri yöneten servisler tanımlanır.

Örnek:

Eğitim Alanı:

Varlıklar: Öğrenci, öğretmen, ders, okul.

Değer Nesneleri: Ders kredisi, not, diploma.

Kök Varlık: Öğrenci.

Servisler: Öğrenci Kaydı, Ders Kaydı, Not Girişi.

Sağlık Alanı:

Varlıklar: Hasta, doktor, hastane, reçete.

Değer Nesneleri: Randevu, teşhis, sigorta bilgisi.

Kök Varlık: Hasta.

Servisler: Hasta Kaydı, Randevu Alma, Teşhis Koyma.

Altıgen Mimari:

Altıgen mimari, DDD'de kullanılan bir yazılım mimarisi modelidir. Bu modelde, her alan kendi servisleri tarafından yönetilir ve diğer alanlarla doğrudan etkileşime girmez. Bu, sistemin daha modüler ve bağımsız olmasını sağlar.

Örnek:

Eğitim Alanı: Eğitim Bakanlığı, kendi servisleri aracılığıyla öğrenci kayıtları, ders kayıtları ve not girişleri gibi işlemleri yönetir. Diğer alanlar (sağlık, altyapı, ekonomi) Eğitim Bakanlığı'nın servislerini kullanarak eğitimle ilgili verilere erişebilir ve bu verileri işleyebilir.

DDD'nin Faydaları:

Daha iyi iletişim: DDD, farklı paydaşlar arasında ortak bir dil oluşturarak daha iyi iletişim kurulmasını sağlar.

Daha modüler sistemler: DDD, sistemlerin daha modüler ve bağımsız olmasını sağlayarak değişikliklerin yapılması ve yeni özellikler eklenmesi kolaylaşır.

Daha sürdürülebilir sistemler: DDD, sistemlerin daha iyi anlaşılabilir ve sürdürülebilir olmasını sağlayarak uzun vadede bakım masraflarının düşmesine katkıda bulunur.

Sonuç:

DDD, Türkiye'de devlet yönetimini daha etkin ve şeffaf hale getirmek için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. DDD'nin stratejik ve taktiksel ilkelerini kullanarak, farklı paydaşlar arasında ortak bir dil oluşturmak, daha modüler ve sürdürülebilir sistemler geliştirmek ve vatandaşlara daha iyi hizmetler sunmak mümkün olabilir.

Türkiye Cumhurbaşkanı, bakanlar kurulu, bürokratlar, belediye başkanları ve diğer yöneticiler olarak üke yönetiminde machine learning kullanmak istesek, bu metodolojiden nasıl faydalanırız?

Machine learning (ML) yöntemleri, ülke yönetiminde pek çok farklı alanda verimli bir şekilde kullanılabilir. Türkiye'de Cumhurbaşkanı, Bakanlar Kurulu, bürokratlar, belediye başkanları ve diğer yöneticiler olarak bu teknolojiyi nasıl kullanabileceğinizi aşağıda detaylandırıyorum:



1. Kamu Politikalarının Geliştirilmesi

  • Veri Analizi ve Tahmin: Büyük veri setlerini analiz ederek, gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir ve buna göre politikalar oluşturabilirsiniz. Örneğin, ekonomik göstergeler, işsizlik oranları, enflasyon gibi veriler üzerinde tahminlerde bulunarak, proaktif ekonomik politikalar geliştirebilirsiniz.
  • Anket ve Kamuoyu Araştırmaları: Kamuoyunun düşüncelerini ve memnuniyet düzeylerini ölçmek için anketlerden elde edilen verileri analiz edebilirsiniz. Bu sayede, halkın ihtiyaçlarına daha uygun politikalar belirleyebilirsiniz.

2. Kamu Hizmetlerinin İyileştirilmesi

  • Sağlık Hizmetleri: Hastanelerdeki hasta kayıtları, hastalık trendleri ve tedavi süreçleri üzerinde analizler yaparak, sağlık hizmetlerinin kalitesini ve verimliliğini artırabilirsiniz. Erken teşhis ve müdahale konusunda iyileştirmeler yapabilirsiniz.
  • Eğitim: Öğrenci başarılarını ve öğretim yöntemlerini analiz ederek, eğitim politikalarını optimize edebilir ve öğrenci performansını artırabilirsiniz. Eğitimdeki eşitsizlikleri belirleyip, gerekli önlemleri alabilirsiniz.

3. Altyapı ve Şehir Planlaması

  • Trafik ve Ulaşım: Trafik akışını ve toplu taşıma sistemlerini optimize etmek için veri analitiği ve tahmin modelleri kullanabilirsiniz. Böylece, trafik sıkışıklığını azaltabilir ve ulaşım hizmetlerinin verimliliğini artırabilirsiniz.
  • Kentsel Dönüşüm: Şehirlerdeki nüfus yoğunluğu, bina yaşı ve yapısal riskler gibi verileri analiz ederek, kentsel dönüşüm projelerini daha etkili bir şekilde planlayabilirsiniz.

4. Güvenlik ve Savunma

  • Suç Tahmini ve Önleme: Suç oranları ve türleri üzerine yapılan analizlerle, yüksek riskli bölgeleri belirleyebilir ve suç önleme stratejileri geliştirebilirsiniz. Polis ve güvenlik güçlerinin kaynaklarını daha etkin bir şekilde kullanabilirsiniz.
  • Siber Güvenlik: Kamu kuruluşlarının ve vatandaşların dijital güvenliğini artırmak için siber saldırı tespiti ve önleme sistemleri geliştirebilirsiniz.

5. Çevre ve Doğal Kaynakların Yönetimi

  • Çevresel İzleme ve Koruma: Hava kalitesi, su kaynakları ve orman yangınları gibi çevresel verileri analiz ederek, çevresel riskleri ve acil durumları daha hızlı ve etkili bir şekilde yönetebilirsiniz.
  • Enerji Yönetimi: Enerji tüketim verilerini analiz ederek, enerji tasarrufu sağlayacak politikalar geliştirebilir ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını optimize edebilirsiniz.

6. Kamu Yönetimi ve Bürokrasi

  • Verimlilik ve Etkinlik: Kamu kurumlarının performansını ve verimliliğini artırmak için süreç madenciliği ve otomasyon teknolojilerini kullanabilirsiniz. Bürokratik işlemleri hızlandırarak, vatandaş memnuniyetini artırabilirsiniz.
  • E-Devlet Uygulamaları: Vatandaşlara yönelik dijital hizmetleri kişiselleştirmek ve iyileştirmek için veri analitiği ve makine öğrenmesi tekniklerinden faydalanabilirsiniz.

7. Tarım ve Gıda Güvenliği

  • Verimlilik Artışı: Tarımda verimliliği artırmak için hava durumu verileri, toprak analizi ve bitki büyüme modellerini analiz ederek, çiftçilere özel tavsiyelerde bulunabilirsiniz. Bu sayede, ürün verimliliği ve kalite artırılabilir.
  • Gıda Güvenliği: Gıda üretim ve dağıtım süreçlerini izleyerek, gıda güvenliği risklerini belirleyebilir ve önlemler alabilirsiniz. Erken uyarı sistemleri geliştirerek, gıda kaynaklı hastalıkların önlenmesini sağlayabilirsiniz.

8. Sosyal Hizmetler ve Yardımlar

  • Hedeflenmiş Yardımlar: Sosyal yardım programlarını daha hedeflenmiş hale getirmek için yoksulluk verilerini analiz edebilirsiniz. En çok ihtiyaç duyan bireyleri belirleyerek, kaynakların daha etkin kullanılmasını sağlayabilirsiniz.
  • İşsizlik ve İstihdam: İşsizlik verilerini analiz ederek, iş arayanlar ve işverenler arasında daha iyi eşleştirmeler yapabilirsiniz. Eğitim programlarını ve iş bulma hizmetlerini optimize edebilirsiniz.

9. Kriz Yönetimi ve Afet Yönetimi

  • Erken Uyarı Sistemleri: Deprem, sel, yangın gibi doğal afetleri tahmin etmek ve erken uyarı sistemleri kurmak için sensör verileri ve makine öğrenmesi algoritmalarını kullanabilirsiniz. Bu sayede, can ve mal kaybını azaltabilirsiniz.
  • Kriz Yönetimi: Afet sonrası kurtarma ve yardım operasyonlarını daha etkin bir şekilde planlayarak, hızlı ve etkili bir müdahale sağlayabilirsiniz.

10. Vergi ve Finans Yönetimi

  • Vergi Kaçakçılığı ve Dolandırıcılık: Vergi beyannameleri ve mali verileri analiz ederek, vergi kaçakçılığı ve dolandırıcılık girişimlerini tespit edebilir ve önleyebilirsiniz. Bu sayede, mali disiplin ve gelirlerin artırılması sağlanabilir.
  • Bütçe Planlaması: Kamu harcamalarını ve gelirlerini analiz ederek, daha doğru ve etkin bütçe planlaması yapabilirsiniz. Harcamaların verimliliğini ve etkinliğini artırabilirsiniz.

11. Adalet ve Hukuk Sistemleri

  • Adli Analizler: Suç verilerini analiz ederek, suç eğilimlerini ve riskli bölgeleri belirleyebilir, önleyici tedbirler alabilirsiniz. Adli süreçlerin hızlandırılması ve verimliliğin artırılması sağlanabilir.
  • Mahkeme Kararları: Mahkeme kararlarını analiz ederek, benzer davalar için emsal oluşturabilecek kararları ve hukuki eğilimleri belirleyebilirsiniz. Adalet sisteminin tutarlılığını artırabilirsiniz.

12. Vatandaş Katılımı ve Şeffaflık

  • Katılımcı Yönetim: Vatandaşlardan gelen geri bildirimleri analiz ederek, yönetim kararlarını daha demokratik ve katılımcı bir şekilde alabilirsiniz. Halkın taleplerini ve şikayetlerini daha hızlı ve etkili bir şekilde ele alabilirsiniz.
  • Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: Kamu harcamaları ve projeleri hakkında veri analitiği kullanarak, şeffaflık ve hesap verebilirlik sağlayabilirsiniz. Vatandaşların yönetime olan güvenini artırabilirsiniz.

13. Eğitim ve Araştırma

  • Eğitim Teknolojileri: Öğrencilerin öğrenme verilerini analiz ederek, kişiselleştirilmiş eğitim programları geliştirebilirsiniz. Öğrenci başarılarını ve eğitim kalitesini artırabilirsiniz.
  • Araştırma ve Geliştirme: Bilimsel araştırmalar ve yenilikçi projeler için veri analitiği ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak, daha hızlı ve etkili sonuçlar elde edebilirsiniz. Araştırma fonlarının ve kaynaklarının daha verimli kullanılmasını sağlayabilirsiniz.

Uygulama Önerileri

  • Veri Altyapısı: Kamu kurumları ve yerel yönetimler için veri toplama ve işleme altyapıları kurun. Verilerin güvenliği ve gizliliği için gerekli önlemleri alın.
  • Eğitim ve Farkındalık: Kamu personeline veri analitiği ve makine öğrenmesi konusunda eğitimler verin. Teknolojinin potansiyeli ve uygulama alanları hakkında farkındalık oluşturun.
  • Pilot Projeler: Belirli alanlarda pilot projeler başlatarak, makine öğrenmesi uygulamalarının etkinliğini test edin. Başarılı projeleri geniş çapta uygulamaya alın.
  • İşbirlikleri: Üniversiteler, araştırma enstitüleri ve özel sektörle işbirlikleri yaparak, yenilikçi çözümler geliştirin ve uygulamaya koyun.

Bu adımlar, Türkiye'de kamu yönetiminin verimliliğini ve etkinliğini artırmak için makine öğrenmesi teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacaktır.

Grokking Machine Learning Kitabının Özeti




Kitabın Bölümleri ve Kısa Açıklamaları

1. Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğreniminin temel kavramlarını açıklar. Sağduyu ve bilgisayar tarafından yapılması dışında makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlamaya yönelik bir giriş sunar.

2. Makine Öğrenimi Türleri

Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı makine öğrenimi türlerini açıklar. Etiketli ve etiketsiz veriler arasındaki farkları ve uygulama alanlarını anlatır.

3. Noktalarımıza Yakın Bir Çizgi Çizmek: Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon yöntemini ve bunun bir evin fiyatını tahmin etme gibi uygulamalarını açıklar. Model oluşturma, hata fonksiyonu ve polinom regresyon gibi konuları ele alır.

4. Eğitim Sürecini Optimize Etme: Yetersiz Uyum, Aşırı Uyum, Test Etme ve Düzenleme

Modelin yetersiz uyum ve aşırı uyum problemlerini çözmek için kullanılan teknikleri tartışır. Model karmaşıklığı, doğrulama seti ve düzenli hale getirme konularını kapsar.

5. Noktalarımızı Bölmek için Çizgileri Kullanma: Perceptron Algoritması

Perceptron algoritmasını ve bunun sınıflandırma problemlerindeki uygulamalarını açıklar. Perceptron algoritmasının kodlanması ve hata fonksiyonu ile ilgili detaylar verir.

6. Noktaları Bölmek için Sürekli Bir Yaklaşım: Lojistik Sınıflandırıcılar

Lojistik sınıflandırıcıların ve lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığını anlatır. Ayrıca birden fazla sınıfa sınıflandırma için softmax fonksiyonunu açıklar.

7. Sınıflandırma Modellerini Nasıl Ölçersiniz? Doğruluk ve Arkadaşları

Model değerlendirme metriklerini, doğruluğu ve farklı hata türlerini tanıtır. Alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisi gibi değerlendirme araçlarını açıklar.

8. Olasılığı Maksimumda Kullanmak: Naif Bayes Modeli

Naif Bayes modelini ve bunun spam algılama gibi uygulamalarını tartışır. Bayes teoreminin temel kavramlarını ve model oluşturma sürecini açıklar.

9. Soru Sorarak Verileri Bölme: Karar Ağaçları

Karar ağaçlarının nasıl çalıştığını ve bunların uygulamalarını anlatır. Karar ağaçları ile sınıflandırma ve regresyon problemlerinin nasıl çözülebileceğini açıklar.

10. Daha Fazla Güç Elde Etmek için Yapı Taşlarının Birleştirilmesi: Sinir Ağları

Sinir ağlarının temel kavramlarını ve bunların uygulamalarını tanıtır. Keras kullanarak sinir ağlarını kodlama ve eğitim süreçlerini açıklar.

11. Stil ile Sınırları Bulma: Destek Vektör Makineleri ve Çekirdek Yöntemi

Destek vektör makinelerinin ve çekirdek yönteminin nasıl çalıştığını anlatır. Scikit-Learn ile destek vektör makinelerinin kodlanması ve uygulamaları üzerinde durur.

12. Sonuçları Maksimize Etmek için Modelleri Birleştirme: Toplu Öğrenme

Toplu öğrenme yöntemlerini ve bunların güçlerini açıklar. Torbalama, AdaBoost ve Gradyan artırma gibi teknikleri tanıtır.

13. Tüm Bunları Uygulamaya Koymak: Gerçek Hayattan Bir Veri Örneği

Gerçek bir veri seti üzerinde makine öğrenimi modellerini uygulamalı olarak gösterir. Veri temizleme, özellik mühendisliği ve model eğitimi gibi adımları içerir.

Ekler

  • Ek A: Her bölümün alıştırmalarının çözümleri
  • Ek B: Teknik matematiksel türevler
  • Ek C: Tavsiye edilen referanslar ve kaynaklar

Bu kitabın amacı, okuyucuları makine öğrenimi modelleri ve bu modellerin nasıl kullanılacağı konusunda kapsamlı bir şekilde bilgilendirmektir. Her bölüm, belirli bir modeli veya tekniği derinlemesine inceler ve pratik örnekler ve alıştırmalar sunar.


1. Bölüm: Makine Öğrenimi Nedir?

Bu bölümde, makine öğrenimi kavramının temelleri ve bu teknolojinin nasıl çalıştığı üzerine odaklanılmaktadır.

İçindekiler:

  • Makine Öğrenimi Nedir? Makine öğreniminin, bilgisayarların problemleri çözme ve kararlar alma yeteneği ile ilgili olduğunu açıklar. Temel olarak, bir bilgisayarın, insanlarınkine benzer şekilde veri ve deneyimlerden öğrenme yeteneğine sahip olmasıdır.

  • Makine Öğrenimi Zor mu? Bu bölümde, makine öğreniminin anlaşılması ve uygulanmasının zor olmadığı vurgulanır. Temel matematik bilgisi ve sağduyu ile bu teknolojinin öğrenilebileceği belirtilir.

  • Bu Kitapta Ne Öğreneceğiz? Kitapta, makine öğreniminin temel kavramları, algoritmalar ve bu algoritmaların gerçek dünya problemlerinde nasıl uygulanabileceği öğretilmektedir. Kitap boyunca okuyucular, sağduyu ve görsel sezgi ile desteklenen yöntemler aracılığıyla konuyu öğrenirler.

  • Yapay Zeka Nedir ve Makine Öğreniminden Farkı Nedir? Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi arasındaki farklar açıklanır. Makine öğrenimi, AI'nin bir alt kümesi olarak tanımlanır ve AI'nin, makine öğrenimi dışındaki yöntemleri de içerdiği belirtilir.

  • İnsanlar Nasıl Düşünür ve Bu Fikirleri Bir Makineye Nasıl Enjekte Edebiliriz? İnsan düşünme süreçlerinin nasıl çalıştığı ve bu süreçlerin bir bilgisayara nasıl aktarılabileceği üzerine tartışmalar yapılır. Bu, makine öğrenimi algoritmalarının temelini oluşturan bir konudur.

  • Gerçek Hayattan Bazı Temel Makine Öğrenimi Örnekleri Makine öğreniminin gerçek dünyadaki uygulamalarına dair örnekler verilir. Bu örnekler, okuyuculara konunun pratiğe dökülmüş halini görmeleri için yardımcı olur.

Özet:

Bu bölümde, makine öğreniminin temel kavramları, yapay zekadan farkı ve insan düşünme süreçlerinin bilgisayarlara nasıl aktarılabileceği üzerine genel bir giriş yapılmaktadır. Makine öğreniminin zor olmadığı, biraz temel matematik bilgisi ve sağduyu ile anlaşılabileceği vurgulanmaktadır .


2. Bölüm: Makine Öğrenimi Türleri

Bu bölümde makine öğreniminin farklı türleri tanıtılmaktadır. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi temel makine öğrenimi yaklaşımlarının ne olduğu ve nasıl çalıştığı açıklanmaktadır.

İçindekiler:

  • Denetimli Öğrenme: Denetimli öğrenmenin, etiketli veri kullanarak modeller oluşturmayı amaçladığını açıklar. Bu yöntem, veri noktalarının bilinen çıktılarla (etiketlerle) eşleştirilmesine dayanır. Örnekler arasında konut fiyatlarının tahmini ve e-posta spam tespiti yer alır.

  • Denetimsiz Öğrenme: Denetimsiz öğrenmenin, etiketsiz veri kullanarak veri içindeki gizli yapıları keşfetmeyi amaçladığını açıklar. Bu yöntem, veri noktalarının doğal olarak gruplanmasına veya belirli özelliklere göre sınıflandırılmasına dayanır. Örnekler arasında müşteri segmentasyonu ve anomali tespiti yer alır.

  • Pekiştirmeli Öğrenme: Pekiştirmeli öğrenmenin, bir ajanın belirli bir ortamda nasıl hareket edeceğini öğrenmesi gerektiğini açıklar. Bu yöntem, ödül ve ceza mekanizmaları kullanarak ajanın davranışlarını optimize eder. Örnekler arasında oyun oynama ve robotik kontrol yer alır.

  • Etiketli ve Etiketsiz Veriler: Etiketli ve etiketsiz veriler arasındaki farkı açıklar. Etiketli veriler, her veri noktasının bilinen bir etikete sahip olduğu verilerdir (örneğin, kedi/köpek sınıflandırması). Etiketsiz veriler ise bu tür etiketlere sahip olmayan verilerdir ve genellikle veri kümesi hakkında daha az bilgi içerir.

  • Sayısal ve Kategorik Veriler: Sayısal ve kategorik veriler arasındaki farkı açıklar. Sayısal veriler, sayılarla temsil edilen verilerdir (örneğin, fiyatlar, ağırlıklar). Kategorik veriler ise belirli kategoriler veya durumlarla temsil edilen verilerdir (örneğin, cinsiyet, hayvan türü).

Özet:

Bu bölümde, makine öğreniminin üç ana türü olan denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme detaylandırılmaktadır. Ayrıca etiketli ve etiketsiz veriler, sayısal ve kategorik veriler gibi temel veri türleri hakkında bilgi verilmektedir .


3. Bölüm: Noktalarımıza Yakın Bir Çizgi Çizmek: Doğrusal Regresyon

Bu bölümde doğrusal regresyon yöntemi detaylandırılmaktadır. Doğrusal regresyon, bir veri kümesi üzerinde en iyi uyan doğrusal ilişkiyi bulmayı amaçlayan bir modelleme tekniğidir.

İçindekiler:

  • Doğrusal Regresyon Nedir? Doğrusal regresyonun temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Basit bir doğrusal model, veri noktalarının etrafında en iyi uyumu sağlayan bir doğru çizerek verileri modellemeyi hedefler.

  • Bir Dizi Veri Noktasından Geçen Bir Doğrunun Uydurulması Doğrusal regresyon modelinin nasıl oluşturulduğunu ve veri noktalarına en iyi uyan doğrunun nasıl bulunduğunu açıklar. Bu süreçte en küçük kareler yöntemi kullanılır.

  • Python'da Doğrusal Regresyon Algoritmasının Kodlanması Doğrusal regresyon modelinin Python programlama dili kullanılarak nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Bu kısımda, bir veri kümesi üzerinde doğrusal regresyon modeli oluşturma adım adım anlatılır.

  • Gerçek Bir Veri Kümesinde Konut Fiyatlarını Tahmin Etmek Üzere Doğrusal Bir Regresyon Modeli Oluşturmak için Turi Create Kullanarak Turi Create kütüphanesi kullanarak gerçek bir veri kümesi üzerinde doğrusal regresyon modeli oluşturma sürecini açıklar. Örnek olarak, konut fiyatlarını tahmin etmeye yönelik bir model oluşturulur.

  • Polinom Regresyonu Nedir? Doğrusal olmayan veri kümesine daha karmaşık bir eğri uydurmak için polinom regresyonunun nasıl kullanılacağını açıklar. Polinom regresyonu, verilerin daha karmaşık ilişkilerini modellemeye yardımcı olur.

  • Tıbbi Uygulamalar ve Tavsiye Sistemleri Gibi Gerçek Dünyadaki Doğrusal Regresyon Örneklerinin Tartışılması Doğrusal regresyonun tıbbi uygulamalar, tavsiye sistemleri ve diğer gerçek dünya problemlerindeki uygulamalarını tartışır. Bu örnekler, doğrusal regresyonun pratikte nasıl kullanıldığını gösterir.

Özet:

Bu bölüm, doğrusal regresyon modelinin temellerini ve uygulamalarını kapsar. Veri noktalarına en iyi uyan doğruyu bulmak, modeli Python'da kodlamak ve polinom regresyon gibi daha ileri teknikleri öğrenmek için adım adım rehberlik sağlar. Ayrıca, doğrusal regresyonun çeşitli gerçek dünya uygulamalarındaki kullanımlarını tartışır .


4. Bölüm: Eğitim Sürecini Optimize Etme: Yetersiz Uyum, Aşırı Uyum, Test Etme ve Düzenleme

Bu bölümde, makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecinde karşılaşabilecekleri sorunlar ve bu sorunları çözmek için kullanılan teknikler ele alınmaktadır.

İçindekiler:

  • Yetersiz Uyum ve Aşırı Uyum Nedir? Yetersiz uyum (underfitting) ve aşırı uyum (overfitting) kavramlarını açıklar. Yetersiz uyum, modelin veriyi yeterince öğrenememesi durumudur. Aşırı uyum ise modelin eğitim verisine çok fazla uyum sağlaması ve bu nedenle yeni verilerde başarısız olmasıdır.

  • Model Karmaşıklığı ve Hata Oranı Model karmaşıklığının hata oranı üzerindeki etkisini açıklar. Daha karmaşık modellerin aşırı uyuma, daha basit modellerin ise yetersiz uyuma eğilimli olduğunu belirtir.

  • Test ve Doğrulama Setleri Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan test ve doğrulama setlerini tanıtır. Eğitim, doğrulama ve test setlerinin nasıl ayrılacağını ve bu setlerin hangi amaçlarla kullanıldığını açıklar.

  • Düzenleme Teknikleri: L1 ve L2 Normları Düzenleme (regularization) tekniklerini açıklar. L1 ve L2 normlarının model karmaşıklığını nasıl kontrol ettiğini ve bu yöntemlerin aşırı uyum problemini nasıl çözdüğünü anlatır.

  • Model Karmaşıklığı ve Performans Grafikleri Model karmaşıklığı ile performans arasındaki ilişkiyi görselleştiren grafikler sunar. Bu grafikler, en iyi performansı elde etmek için model karmaşıklığının nasıl optimize edilebileceğini gösterir.

Özet:

Bu bölüm, makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecinde karşılaşabilecekleri yetersiz uyum ve aşırı uyum gibi sorunları ve bu sorunları çözmek için kullanılan test, doğrulama ve düzenleme tekniklerini kapsamaktadır. Ayrıca, model karmaşıklığının performans üzerindeki etkisini ve bu karmaşıklığın nasıl optimize edilebileceğini açıklamaktadır .


5. Bölüm: Noktalarımızı Bölmek için Çizgileri Kullanma: Perceptron Algoritması

Bu bölümde perceptron algoritması detaylandırılmaktadır. Perceptron, makine öğrenimi ve yapay sinir ağlarının temel taşlarından biri olarak, iki sınıfı ayırmak için kullanılan basit bir algoritmadır.

İçindekiler:

  • Sınıflandırma Nedir? Sınıflandırma kavramını ve bunun makine öğrenimindeki önemini açıklar. Sınıflandırma, veri noktalarını belirli kategorilere ayırma işlemidir.

  • Duygu Analizi: Makine Öğrenmesini Kullanarak Bir Cümlenin Mutlu mu Yoksa Üzgün mü Olduğunu Nasıl Anlarız? Duygu analizini tanıtarak, metin verilerinin sınıflandırılması örneği üzerinde durur. Cümlelerin olumlu ya da olumsuz duygular içerip içermediğini belirlemek için makine öğrenimi kullanır.

  • İki Renkteki Noktaları Ayıran Bir Çizgi Nasıl Çizilir? Perceptron algoritmasının temelini oluşturan, iki sınıfı ayıran doğruyu nasıl bulacağımızı açıklar. Veri noktalarının farklı sınıflarına göre nasıl ayrılacağını ve bu çizginin nasıl oluşturulacağını gösterir.

  • Perceptron Nedir ve Onu Nasıl Eğitiriz? Perceptron algoritmasının nasıl çalıştığını ve nasıl eğitildiğini detaylandırır. Ağırlık güncelleme kuralları ve hata fonksiyonu gibi temel kavramları açıklar.

  • Python ve Turi Create'de Perceptron Algoritmasının Kodlanması Perceptron algoritmasını Python ve Turi Create kullanarak nasıl kodlayacağınızı ve uygulayacağınızı gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

Özet:

Bu bölümde perceptron algoritmasının temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Perceptron, iki sınıfı ayıran çizgiyi bulmak için kullanılan basit ve etkili bir sınıflandırma algoritmasıdır. Duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağı, Python ve Turi Create ile nasıl kodlanacağı adım adım anlatılmaktadır .


6. Bölüm: Noktaları Bölmek için Sürekli Bir Yaklaşım: Lojistik Sınıflandırıcılar

Bu bölümde lojistik sınıflandırıcıların temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Lojistik sınıflandırma, veri noktalarını belirli sınıflara ayırmak için kullanılan sürekli bir yaklaşımdır.

İçindekiler:

  • Lojistik Sınıflandırıcı Nedir? Lojistik sınıflandırıcıların temelini açıklar ve bu yöntemin sınıflandırma problemlerindeki önemini vurgular. Lojistik sınıflandırıcı, doğrusal bir sınıflandırıcının doğrusal olmayan verileri modellemesine olanak tanır.

  • Sigmoid Fonksiyonu: Sürekli Bir Aktivasyon Fonksiyonu Sigmoid fonksiyonunun, lojistik sınıflandırıcıların ana bileşeni olduğunu ve sürekli bir aktivasyon fonksiyonu olarak nasıl çalıştığını açıklar. Sigmoid fonksiyonu, girdileri 0 ile 1 arasında bir değere dönüştürür.

  • Lojistik Regresyon Algoritması Lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığını ve bu algoritmanın veri noktalarını sınıflandırmada nasıl kullanıldığını detaylandırır. Lojistik regresyonun, bir veri noktasının belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin ettiğini belirtir.

  • Python'da Lojistik Regresyon Algoritmasının Kodlanması Python programlama dili kullanarak lojistik regresyon algoritmasının nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

  • Film Eleştirilerinin Duyarlılığını Analiz Etmek için Lojistik Sınıflandırıcı Kullanma Turi Create kütüphanesi kullanarak lojistik sınıflandırıcıların duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağını açıklar. Film eleştirilerinin olumlu veya olumsuz olduğunu belirlemek için lojistik sınıflandırıcılar kullanılır.

  • İkiden Fazla Sınıf İçin Sınıflandırıcılar Oluşturmak Üzere Softmax İşlevini Kullanma Softmax fonksiyonunun, lojistik regresyonu ikiden fazla sınıfa genişletmek için nasıl kullanılacağını açıklar. Bu fonksiyon, her sınıf için olasılık tahminleri yapar ve en yüksek olasılığa sahip sınıfı seçer.

Özet:

Bu bölümde, lojistik sınıflandırıcıların temelleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Sigmoid fonksiyonu ve lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığı, Python'da nasıl kodlandığı ve duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanıldığı açıklanmaktadır. Ayrıca, softmax fonksiyonu kullanarak ikiden fazla sınıf için sınıflandırma yapma yöntemleri de anlatılmaktadır .


7. Bölüm: Sınıflandırma Modellerini Nasıl Ölçersiniz? Doğruluk ve Arkadaşları

Bu bölüm, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için çeşitli teknikleri öğrenmeyi amaçlamaktadır. Bir makine öğrenimi uzmanı için modellerin performansını değerlendirmek, onları eğitmek kadar önemlidir.

İçindekiler:

  • Doğruluk: Bir modelin performansını ölçmenin en basit yolu doğruluğunu hesaplamaktır. Ancak, doğruluğun tek başına yeterli olmadığı ve bazı modellerin yüksek doğruluğa sahip olsa da iyi performans göstermeyebileceği belirtilir.

  • Kesinlik ve Geri Çağırma: Doğruluğun ötesine geçmek için kesinlik (precision) ve geri çağırma (recall) gibi metrikler tanıtılır. Kesinlik, pozitif olarak sınıflandırılan noktalar arasında doğru sınıflandırılanların oranıdır. Geri çağırma ise pozitif etiketli noktalar arasında doğru sınıflandırılanların oranıdır.

  • F-Skoru: Kesinlik ve geri çağırmanın bir araya geldiği daha güçlü bir metrik olan F-skoru tanıtılır. F-skoru, modelin performansını daha dengeli bir şekilde değerlendirir.

  • Duyarlılık ve Özgüllük: Tıbbi disiplinler gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan duyarlılık (sensitivity) ve özgüllük (specificity) metrikleri açıklanır. Duyarlılık, pozitif vakaları doğru şekilde tanımlama yeteneğini ölçerken, özgüllük negatif vakaları doğru şekilde tanımlama yeteneğini ölçer.

  • Karışıklık Matrisi: Bir modelin yapabileceği hata türlerini ve bu hataları bir tabloya yerleştirerek karışıklık matrisinin nasıl oluşturulacağını açıklar. Yanlış pozitifler ve yanlış negatifler gibi hata türleri detaylandırılır.

  • ROC Eğrisi: Alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisinin ne olduğu ve duyarlılık ve özgüllüğü aynı anda nasıl takip edebileceğimizi anlatır. ROC eğrisi, modellerimiz hakkında büyük bilgiler veren basit bir çizimdir.

Özet:

Bu bölümde, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F-skoru, duyarlılık ve özgüllük gibi çeşitli metrikler ve ROC eğrisi gibi araçlar detaylandırılmaktadır. Bu metrikler ve araçlar, modellerin kalitesini ölçmek ve en iyi performansı gösteren modeli seçmek için kullanılır .


8. Bölüm: Olasılığı Maksimum Düzeyde Kullanmak: Naif Bayes Modeli

Bu bölümde Naif Bayes modeli ve bu modelin olasılık temelli yaklaşımı açıklanmaktadır. Naif Bayes modeli, sınıflandırma problemlerinde kullanılan basit ama güçlü bir algoritmadır.

İçindekiler:

  • Naif Bayes Modeli Nedir? Naif Bayes modelinin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Bu model, sınıflandırma problemlerini çözmek için Bayes teoremini kullanır ve özelliklerin birbirinden bağımsız olduğunu varsayar.

  • Hasta mı Sağlıklı mı? Bayes Teoreminin Kahraman Olduğu Bir Hikaye Bayes teoreminin gerçek dünya uygulamalarına yönelik bir örnek verir. Sağlık durumlarını sınıflandırmak için Bayes teoremi kullanılarak nasıl tahminler yapılabileceği gösterilir.

  • Spam Algılama Modeli Naif Bayes modelinin bir uygulaması olarak spam algılama problemini ele alır. E-postaların spam olup olmadığını belirlemek için bu modelin nasıl kullanılacağını açıklar.

  • Gerçek Verilerle Bir Spam Algılama Modeli Oluşturma Naif Bayes modelinin gerçek veri setleri üzerinde nasıl uygulanacağını detaylandırır. Örnek olarak, spam algılama problemini çözmek için gerçek veriler kullanılarak model eğitilir ve test edilir.

Özet:

Bu bölümde, Naif Bayes modelinin temel prensipleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Bayes teoreminin kullanımı, sağlık durumu sınıflandırma ve spam algılama gibi örneklerle desteklenir. Gerçek verilerle model oluşturma süreci adım adım açıklanarak, okuyuculara modelin pratikte nasıl kullanılabileceği gösterilmektedir .


9. Bölüm: Soru Sorarak Verileri Bölme: Karar Ağaçları

Bu bölümde karar ağaçları ve bu modellerin veri sınıflandırma ve regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığı ele alınmaktadır. Karar ağaçları, veriyi bölmek ve tahmin yapmak için bir dizi "evet" veya "hayır" sorusu kullanır.

İçindekiler:

  • Karar Ağacı Nedir? Karar ağaçlarının temel kavramlarını açıklar. Karar ağaçları, veriyi sınıflandırmak veya tahmin etmek için ardışık sorular soran ağaç yapısında bir modeldir.

  • Sınıflandırma ve Regresyon için Karar Ağaçları Karar ağaçlarının hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Sınıflandırma için karar ağaçları, veri noktalarını belirli kategorilere ayırırken, regresyon için karar ağaçları, sürekli değerler tahmin eder.

  • Kullanıcıların Bilgilerini Kullanarak Bir Uygulama Öneri Sistemi Oluşturmak Kullanıcıların verilerini kullanarak bir uygulama öneri sistemi geliştirme örneği sunar. Bu örnek, karar ağaçlarının pratik bir uygulamasını gösterir.

  • Doğruluk, Gini İndeksi ve Entropi Karar ağaçlarının nasıl oluşturulacağını belirlemek için kullanılan metrikleri açıklar. Doğruluk, Gini indeksi ve entropi gibi ölçütlerin karar ağaçlarındaki rolünü tartışır.

  • Scikit-Learn Kullanarak Bir Karar Ağacını Üniversite Kabul Veri Kümesi Üzerinde Eğitmek Scikit-Learn kütüphanesi kullanarak gerçek bir veri kümesi üzerinde karar ağacı modeli eğitme sürecini gösterir. Örnek olarak, üniversite kabul veri kümesi kullanılır.

  • Regresyon için Karar Ağaçları Karar ağaçlarının regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Sürekli değişkenlerin tahmini için karar ağaçlarının nasıl yapılandırılacağını gösterir.

Özet:

Bu bölümde, karar ağaçlarının temel prensipleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde karar ağaçlarının nasıl kullanılacağı, doğruluk, Gini indeksi ve entropi gibi metriklerin rolü ve Scikit-Learn ile karar ağacı modeli eğitme süreci açıklanmaktadır. Ayrıca, uygulama öneri sistemi ve üniversite kabul veri kümesi gibi gerçek dünya örnekleri ile karar ağaçlarının pratik kullanımı gösterilmektedir .


10. Bölüm: Daha Fazla Güç Elde Etmek için Yapı Taşlarının Birleştirilmesi: Sinir Ağları

Bu bölümde sinir ağlarının temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Sinir ağları, makine öğrenimi modellerinin en popülerlerinden biridir ve özellikle derin öğrenme alanında yaygın olarak kullanılır.

İçindekiler:

  • Sinir Ağları Nedir? Sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Sinir ağları, insan beyninin çalışma prensiplerini taklit eder ve çok sayıda düğüm ve bağlantıdan oluşur.

  • Bir Sinir Ağı Oluşturmak: Sinir ağlarının, algılayıcıların bir koleksiyonu olarak nasıl görülebileceğini açıklar. Düşük boyutlarda doğrusal sınıflandırıcılar olarak, yüksek boyutlarda ise doğrusal olmayan sınıflandırıcılar olarak çalışırlar.

  • Keras Kullanarak Sinir Ağlarını Kodlamak: Keras kütüphanesi kullanarak sinir ağlarının nasıl kodlanacağını ve eğitileceğini gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar ve sinir ağlarının görüntü tanıma gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağını açıklar.

  • Sinir Ağlarının Regresyon Modeli Olarak Kullanılması: Sinir ağlarının sadece sınıflandırma problemlerinde değil, aynı zamanda regresyon problemlerinde de nasıl kullanılabileceğini tartışır.

  • Duygu Analizi ve Görüntü Sınıflandırması için Sinir Ağları: Duygu analizi ve görüntü sınıflandırması gibi uygulamalarda sinir ağlarının nasıl kullanılabileceğine dair örnekler sunar.

Özet:

Bu bölümde, sinir ağlarının temelleri, nasıl oluşturuldukları ve farklı uygulamalarda nasıl kullanıldıkları detaylandırılmaktadır. Sinir ağları, makine öğrenimi modellerinin güçlü bir bileşeni olarak tanıtılmakta ve Keras kütüphanesi kullanılarak pratik örneklerle desteklenmektedir. Ayrıca, sinir ağlarının hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde nasıl kullanılabileceği açıklanmaktadır .


11. Bölüm: Stil ile Sınırları Bulma: Destek Vektör Makineleri ve Çekirdek Yöntemi

Bu bölümde, destek vektör makineleri (DVM) ve çekirdek yönteminin kullanımı ele alınmaktadır. DVM, iki sınıfı ayıran bir doğrusal sınır bulmayı amaçlayan güçlü bir sınıflandırma modelidir. Çekirdek yöntemi ise doğrusal olmayan sınıflandırma problemlerinde kullanılır.

İçindekiler:

  • Destek Vektör Makineleri Nedir? Destek vektör makinelerinin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. DVM, veri noktalarından mümkün olduğunca uzakta bulunan doğrusal sınırı bulmayı amaçlar.

  • Yeni Bir Hata Fonksiyonu Kullanma: Daha iyi sınıflandırıcılar oluşturmak için yeni bir hata fonksiyonunun nasıl kullanılacağını açıklar. Bu hata fonksiyonu, sınıflandırma hatalarını minimize etmek için optimize edilir.

  • Scikit-Learn'de Destek Vektör Makinelerinin Kodlanması: Scikit-Learn kütüphanesi kullanarak DVM'lerin nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

  • Çekirdek Yöntemi: Çekirdek yönteminin, doğrusal olmayan sınıflandırma problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Çekirdek yöntemi, verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya haritalayarak doğrusal olmayan sınırlar oluşturmayı sağlar.

  • Doğrusal Olmayan Sınırlara Sahip DVM'lerin Eğitimi: Doğrusal olmayan sınıflara sahip veri kümeleri üzerinde DVM'lerin nasıl eğitileceğini açıklar. Bu yöntem, karmaşık veri kümelerinde daha yüksek doğruluk sağlar.

Özet:

Bu bölümde, destek vektör makinelerinin temel prensipleri, yeni hata fonksiyonlarının kullanımı ve çekirdek yöntemi detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Scikit-Learn kullanılarak DVM'lerin kodlanması ve doğrusal olmayan sınırlara sahip veri kümeleri üzerinde DVM'lerin eğitimi gibi konular, adım adım örneklerle açıklanmaktadır .


12. Bölüm: Sonuçları Maksimize Etmek için Modelleri Birleştirme: Toplu Öğrenme

Bu bölümde toplu öğrenme (ensemble learning) yöntemleri ele alınmaktadır. Toplu öğrenme, birden fazla modeli bir araya getirerek daha güçlü ve daha doğru tahminler yapmayı amaçlar.

İçindekiler:

  • Toplu Öğrenme Nedir? Toplu öğrenmenin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Toplu öğrenme, birden fazla zayıf öğreniciyi bir araya getirerek güçlü bir öğrenici oluşturmayı amaçlar.

  • Torbalama (Bagging): Torbalama yönteminin nasıl çalıştığını ve bunun doğruluğu artırmada nasıl etkili olduğunu açıklar. Bu yöntemde, veri setleri rastgele örneklenir ve her bir örnek üzerinde ayrı modeller eğitilir.

  • Rastgele Ormanlar (Random Forests): Rastgele ormanlar, torbalama yönteminin bir uygulaması olarak tanıtılır. Bu yöntem, birden fazla karar ağacının bir araya getirilmesiyle oluşturulan güçlü bir modeldir.

  • Boosting: Boosting yönteminin nasıl çalıştığını ve zayıf öğrenicilerin ardışık olarak eğitilerek nasıl güçlendirildiğini açıklar. Her adımda hatalı sınıflandırılan veriler üzerinde daha fazla durulur.

  • AdaBoost: AdaBoost algoritmasının nasıl çalıştığını ve zayıf öğrenicilerin ağırlıklandırılmasıyla nasıl güçlendirildiğini açıklar. AdaBoost, her adımda hatalı sınıflandırmaları düzelterek daha güçlü bir model oluşturur.

  • Gradyan Artırma (Gradient Boosting): Gradyan artırma yönteminin nasıl çalıştığını ve hata fonksiyonunu minimize etmeye yönelik adımlar içerdiğini açıklar. Bu yöntem, her adımda hataları azaltarak modeli güçlendirir.

  • Stacking: Stacking yönteminin nasıl çalıştığını ve farklı modellerin bir araya getirilmesiyle nasıl güçlü bir öğrenici oluşturulduğunu açıklar. Bu yöntem, farklı algoritmaların bir arada kullanılmasıyla daha iyi performans sağlar.

Özet:

Bu bölümde, toplu öğrenme yöntemlerinin temelleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Torbalama, rastgele ormanlar, boosting, AdaBoost, gradyan artırma ve stacking gibi yöntemler açıklanmakta ve bu yöntemlerin nasıl uygulanacağı adım adım gösterilmektedir .


13. Bölüm: Her Şeyi Uygulamaya Koymak: Gerçek Hayattan Bir Veri Mühendisliği ve Makine Öğrenimi Örneği

Bu bölüm, gerçek dünya verileri üzerinde makine öğrenimi modellerini uygulamalı olarak nasıl kullanabileceğinizi gösterir. Bir veri mühendisinin günlük iş akışını ve makine öğrenimi sürecini ele alır.

İçindekiler:

  • Titanik Veri Kümesi: Bu bölümde, makine öğrenimini öğrenmek için popüler olan Titanik veri kümesini kullanıyoruz. Bu veri kümesi, Titanic'teki yolcuların çeşitli özelliklerini ve hayatta kalıp kalmadıklarını içerir.

  • Veri İşleme ve Temizleme: Veri bilimi sürecinin ilk adımı olan veri temizleme ve ön işleme teknikleri ele alınır. Pandas kütüphanesi kullanılarak veri yükleme, temizleme ve işleme adımları gösterilir.

  • Özellik Mühendisliği: Veri kümesindeki özelliklerin modellenebilir hale getirilmesi için yapılan işlemleri içerir. Özellik mühendisliği, verileri model için daha anlamlı hale getirir.

  • Modellerin Eğitimi: Çeşitli makine öğrenimi modellerinin Scikit-Learn kütüphanesi kullanılarak nasıl eğitileceği açıklanır. Lojistik regresyon, karar ağaçları, naif Bayes, destek vektör makineleri, rastgele ormanlar, gradyan artırma ve AdaBoost gibi modellerin eğitimi gösterilir.

  • Model Değerlendirme: Modellerin doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1-skoru gibi metrikler kullanılarak nasıl değerlendirileceği anlatılır. Modellerin karşılaştırılması ve en iyi performans gösterenin seçilmesi üzerinde durulur.

  • Hiperparametre Ayarı: Modelin performansını artırmak için hiperparametre ayarlarının nasıl yapılacağı gösterilir. Izgara arama (grid search) yöntemi kullanılarak en iyi hiperparametrelerin nasıl bulunacağı açıklanır.

  • Çapraz Doğrulama: K-kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak model performansının değerlendirilmesi açıklanır. Bu yöntem, verileri farklı bölümler üzerinde eğitip test ederek modelin genelleştirme yeteneğini ölçmeyi sağlar.

Özet:

Bu bölümde, gerçek bir veri kümesi üzerinde makine öğrenimi modellerini uçtan uca uygulamalı olarak nasıl kullanabileceğinizi öğrenirsiniz. Veri temizleme, özellik mühendisliği, model eğitimi, model değerlendirme, hiperparametre ayarı ve çapraz doğrulama gibi adımlar detaylı bir şekilde açıklanır. Bu süreç, veri bilimcilerinin günlük iş akışında karşılaştıkları problemleri ve çözümleri anlamanıza yardımcı olur .


Ekler

Ek A: Her Bölümün Alıştırmalarının Çözümleri

Bu ek, kitabın her bölümünde yer alan alıştırmaların çözümlerini içermektedir. Alıştırmalar, okuyucunun öğrendiklerini pekiştirmesi ve uygulamalı olarak deneyimlemesi için tasarlanmıştır. Çözümler, doğru yaklaşımları ve yanıtları gösterir, böylece okuyucular kendi çözümlerini kontrol edebilir ve öğrenme süreçlerini iyileştirebilir.

Ek B: Teknik Matematiksel Türevler

Bu ek, gradyan inişi ve diğer makine öğrenimi algoritmalarının matematiksel temellerini daha derinlemesine anlamak isteyen okuyucular için hazırlanmıştır. İçerik, vektörler, türevler ve zincir kuralı gibi matematiksel kavramları kapsar. Bu bilgiler, makine öğrenimi modellerinin iç işleyişini anlamak isteyenler için faydalıdır.

Ek C: Tavsiye Edilen Referanslar ve Kaynaklar

Bu ek, makine öğrenimi konusunda daha fazla bilgi edinmek isteyenler için tavsiye edilen referanslar ve kaynakların bir listesini içerir. Kitaplar, makaleler ve çevrimiçi kaynaklar gibi çeşitli materyallerden oluşur. Bu liste, okuyucuların bilgilerini derinleştirmelerine ve makine öğrenimi alanında daha geniş bir perspektif kazanmalarına yardımcı olacak kaynakları içerir.

Figma Full Rehber. Figma Dersleri

Figma, kullanıcıların web ve mobil uygulama arayüzleri tasarlamalarına ve prototipler oluşturmalarına olanak tanıyan popüler bir tasarım ve prototipleme aracıdır. İşte Figma'nın temel özellikleri ve kullanım alanları hakkında bir özet:




Temel Özellikler

  1. Bulut Tabanlı Çalışma:

    • Figma, tamamen bulut tabanlı bir uygulamadır. Bu sayede kullanıcılar projelerini internet bağlantısı olan her yerden erişebilir ve düzenleyebilirler.
  2. Gerçek Zamanlı İşbirliği:

    • Birden fazla kullanıcı aynı projede aynı anda çalışabilir. Bu özellik, ekiplerin daha verimli bir şekilde birlikte tasarım yapmalarını sağlar.
  3. Vektör Grafikler:

    • Figma, vektör tabanlı grafikler oluşturmanıza olanak tanır. Bu, tasarımlarınızın herhangi bir boyutta kaliteli kalmasını sağlar.
  4. Prototipleme:

    • Figma, statik tasarımları etkileşimli prototiplere dönüştürme yeteneğine sahiptir. Bu sayede kullanıcı akışlarını ve uygulama etkileşimlerini test edebilirsiniz.
  5. Tasarım Bileşenleri:

    • Tekrarlanan öğeler ve tasarım bileşenleri oluşturabilir ve bunları projenizde kullanabilirsiniz. Bu özellik, tasarım tutarlılığını ve verimliliği artırır.
  6. Plug-in Desteği:

    • Figma, çeşitli plug-in'ler ile işlevselliğini genişletebilir. Bu plug-in'ler, tasarım sürecinizi hızlandırmak ve geliştirmek için kullanılabilir.

Kullanım Alanları

  1. Web ve Mobil Uygulama Tasarımı:

    • Figma, UI/UX tasarımcılarının web ve mobil uygulama arayüzlerini oluşturmak için yaygın olarak kullandığı bir araçtır.
  2. Prototip Oluşturma:

    • Prototipler oluşturarak, tasarımlarınızı geliştiricilere, müşterilere veya ekip arkadaşlarınıza daha etkili bir şekilde gösterebilirsiniz.
  3. Ekip İşbirliği:

    • Tasarım ekipleri, Figma'yı kullanarak projelerde işbirliği yapabilir, geri bildirim alabilir ve anında değişiklikler yapabilir.
  4. Tasarım Sistemleri:

    • Figma, geniş ölçekli projeler için tasarım sistemleri ve stil kılavuzları oluşturmak için idealdir.
  5. Kullanıcı Testleri:

    • Figma prototipleri, kullanıcı testleri için kullanılabilir. Bu, tasarımlarınızın kullanıcı dostu olup olmadığını anlamanızı sağlar.

Figma'nın Avantajları

  • Erişilebilirlik: Figma'nın bulut tabanlı yapısı, projelere her yerden erişim sağlar.
  • Gerçek Zamanlı İşbirliği: Aynı projede birden fazla kişinin aynı anda çalışabilmesi, ekip verimliliğini artırır.
  • Kolay Paylaşım: Tasarımlarınızı kolayca paylaşabilir ve geri bildirim alabilirsiniz.
  • Platform Bağımsız: Figma, herhangi bir işletim sisteminde (Windows, macOS, Linux) kullanılabilir.

Sonuç

Figma, modern tasarım ekiplerinin işbirliği yapmasını, hızlı prototipler oluşturmasını ve yüksek kaliteli kullanıcı arayüzleri tasarlamasını sağlayan güçlü bir araçtır. İster küçük bir ekip olun, ister büyük bir kuruluş, Figma, tasarım süreçlerinizi daha verimli hale getirmenize yardımcı olabilir.ChatGPT


Figma'nın Kullanımına Yönelik Adımlar

1. Hesap Oluşturma ve Proje Başlatma

  • Figma'yı kullanmaya başlamak için öncelikle bir hesap oluşturmanız gerekiyor. Bu işlem ücretsizdir ve hızlı bir şekilde tamamlanabilir.
  • Hesabınızı oluşturduktan sonra, yeni bir proje başlatabilir ve tasarımlarınızı oluşturmaya başlayabilirsiniz.

2. Arayüz ve Araçlar

  • Ana Ekran: Figma'nın ana ekranı, projelerinizi, dosyalarınızı ve ekiplerinizi organize etmenizi sağlar.
  • Canvas: Tasarımlarınızı oluşturduğunuz ana çalışma alanıdır.
  • Layers Panel: Tasarımınızdaki tüm katmanları ve öğeleri görebileceğiniz yerdir.
  • Properties Panel: Seçili öğenin özelliklerini (renk, boyut, pozisyon vb.) düzenleyebileceğiniz paneldir.
  • Tool Bar: Çeşitli tasarım araçlarına (çizim araçları, şekiller, metin araçları vb.) erişebileceğiniz menüdür.

3. Tasarım Bileşenleri ve Stilleri

  • Bileşenler (Components): Tekrarlanan öğeleri oluşturup bunları projelerinizde kullanabilirsiniz. Örneğin, bir buton bileşeni oluşturup farklı ekranlarda aynı butonu kullanabilirsiniz.
  • Stiller (Styles): Renk paletleri, metin stilleri ve efektler gibi tasarım unsurlarını yönetebilir ve standartlaştırabilirsiniz.

4. Prototipleme

  • Tasarımlarınıza etkileşim ekleyerek kullanıcı akışlarını ve geçişlerini simüle edebilirsiniz.
  • Prototip moduna geçerek, bağlantılar ve animasyonlar ekleyebilir ve tasarımınızın nasıl çalışacağını görebilirsiniz.

5. İşbirliği ve Geri Bildirim

  • Paylaşım: Projelerinizi ekip arkadaşlarınızla veya müşterilerinizle paylaşabilirsiniz. Paylaşılan kişiler tasarımı inceleyebilir ve geri bildirimde bulunabilir.
  • Yorumlar: Tasarım üzerinde doğrudan yorum yapabilir, geri bildirimleri not alabilir ve tartışmalar yapabilirsiniz.
  • Versiyon Kontrolü: Figma, tasarımın farklı versiyonlarını kaydedip geri dönebilmenizi sağlar.

Gelişmiş Özellikler

1. Plug-in'ler

  • Figma, kullanıcıların iş akışlarını iyileştirmek için çeşitli plug-in'ler sunar. Örneğin, ikon kütüphanelerine erişim, lorem ipsum metin ekleme veya renk paletleri oluşturma gibi işlemler için plug-in'ler kullanabilirsiniz.

2. Tasarım Sistemleri

  • Figma, büyük projelerde tutarlılığı sağlamak için tasarım sistemleri oluşturmanıza olanak tanır. Bu sistemler, bileşenler, stiller ve dokümantasyon içerir.
  • Tasarım sistemlerini ekiplerinizle paylaşarak, herkesin aynı rehberlere ve bileşenlere erişimini sağlayabilirsiniz.

3. Geliştirici Handoff

  • Tasarımlarınızı geliştiricilere aktarmak için Figma'nın handoff özelliklerini kullanabilirsiniz.
  • Geliştiriciler, tasarımların CSS, Swift veya XML kodlarını görebilir ve bu kodları projelerinde kullanabilirler.

İpuçları ve En İyi Uygulamalar

  1. Düzenli Çalışma: Katmanlarınızı ve bileşenlerinizi adlandırmak ve düzenli tutmak, büyük projelerde işleri kolaylaştırır.
  2. Semboller ve Bileşenler: Tekrarlanan öğeler için bileşenler oluşturmak, tasarım sürecinizi hızlandırır ve tutarlılığı artırır.
  3. Kısayolları Kullanma: Figma'nın sunduğu klavye kısayollarını öğrenmek, tasarım sürecinizi hızlandırır.
  4. Düzenli Kaydetme ve Versiyonlama: Projelerinizi düzenli olarak kaydetmek ve versiyonlarını oluşturmak, geri dönmek gerektiğinde işleri kolaylaştırır.
  5. Prototipleme ve Kullanıcı Testleri: Prototipler oluşturarak tasarımlarınızı test edin ve kullanıcı geri bildirimlerini alın.

Sonuç

Figma, modern tasarım ekipleri için güçlü ve esnek bir araçtır. Bulut tabanlı yapısı, işbirliği özellikleri ve geniş araç yelpazesi ile Figma, hem küçük ekipler hem de büyük kuruluşlar için ideal bir çözüm sunar. Tasarımlarınızı hızlı ve etkili bir şekilde oluşturmak, prototipler geliştirmek ve ekibinizle işbirliği yapmak için Figma'yı kullanabilirsiniz.

Figma'nın Detaylı Kullanımı

1. Hesap Oluşturma ve Başlangıç

  • Figma'nın resmi web sitesine giderek ücretsiz bir hesap oluşturabilirsiniz.
  • Hesap oluşturduktan sonra, Figma'nın ana arayüzüne yönlendirileceksiniz. Burada projelerinizi ve dosyalarınızı organize edebilirsiniz.
  • "New File" butonuna tıklayarak yeni bir tasarım dosyası oluşturabilirsiniz.

2. Arayüzün Detayları

  • Ana Ekran:
    • Dosyalar: Tüm projelerinizi ve dosyalarınızı burada görüntüleyebilirsiniz.
    • Ekipler: Ekip projelerinizi ve dosyalarınızı yönetmek için bu bölümü kullanabilirsiniz.
    • Şablonlar: Figma, başlangıçta kullanabileceğiniz çeşitli şablonlar sunar.
  • Canvas (Tuval):
    • Tasarımlarınızı oluşturduğunuz ana çalışma alanıdır. Sınırsız bir alan sunar.
  • Layers Panel (Katmanlar Paneli):
    • Tasarımınızdaki tüm öğeleri katmanlar halinde görüntüleyebilirsiniz. Bu, öğeleri düzenlemenizi ve yönetmenizi sağlar.
  • Properties Panel (Özellikler Paneli):
    • Seçili öğenin özelliklerini (boyut, renk, pozisyon, efektler vb.) düzenleyebilirsiniz.
  • Tool Bar (Araç Çubuğu):
    • Çeşitli tasarım araçlarına (çizim araçları, şekiller, metin araçları vb.) erişebilirsiniz.

3. Temel Araçlar ve İşlevler

  • Çizim Araçları: Rektangle (dörtgen), ellipse (elips), line (çizgi) gibi temel şekiller oluşturabilirsiniz.
  • Pen Tool (Kalem Aracı): Kendi özel şekillerinizi ve yollarınızı oluşturabilirsiniz.
  • Text Tool (Metin Aracı): Metin kutuları ekleyebilir ve metin stillerini ayarlayabilirsiniz.
  • Frame Tool (Çerçeve Aracı): Çerçeveler oluşturarak farklı ekran boyutlarına uygun tasarımlar yapabilirsiniz.

4. İleri Seviye Araçlar ve İşlevler

  • Auto Layout:
    • Otomatik düzenleme, öğelerinizi dinamik olarak düzenlemek için kullanabileceğiniz güçlü bir araçtır. Bu, özellikle responsive tasarımlar oluştururken faydalıdır.
  • Components (Bileşenler):
    • Tekrarlanan öğeleri bileşenler olarak kaydedebilir ve projelerinizde tekrar tekrar kullanabilirsiniz.
  • Variants (Varyantlar):
    • Bileşenlerin farklı varyantlarını oluşturabilir ve bunları tek bir ana bileşen altında yönetebilirsiniz.
  • Constraints (Kısıtlamalar):
    • Öğelerinizi belirli bir çerçeve veya ekran boyutuna göre hizalayabilir ve yeniden boyutlandırabilirsiniz.

5. Prototipleme ve Etkileşimler

  • Bağlantılar:
    • Tasarım öğeleri arasında bağlantılar oluşturarak etkileşimli prototipler oluşturabilirsiniz.
  • Geçişler:
    • Farklı ekranlar veya durumlar arasındaki geçiş animasyonlarını ayarlayabilirsiniz.
  • Hareket ve Animasyonlar:
    • Daha gelişmiş prototipler için mikro etkileşimler ve animasyonlar ekleyebilirsiniz.

6. Ekip İşbirliği ve Geri Bildirim

  • Paylaşım:
    • Projelerinizi ekip üyeleriyle veya dışarıdan kişilerle paylaşabilirsiniz. Figma, paylaşılan bağlantılar üzerinden kolayca erişim sağlar.
  • Canlı İşbirliği:
    • Aynı anda birden fazla kişi aynı dosya üzerinde çalışabilir. Herkesin yaptığı değişiklikler anında görülebilir.
  • Yorumlar:
    • Tasarım üzerinde doğrudan yorumlar yapabilir ve geri bildirim alabilirsiniz. Bu özellik, tasarım sürecinde iletişimi kolaylaştırır.

7. Geliştirici Handoff ve Kod Üretimi

  • Inspect Mode (İnceleme Modu):
    • Tasarım öğelerinin CSS, Swift, Android XML gibi kodlarını görüntüleyebilir ve bu kodları projelerde kullanabilirsiniz.
  • Export Options (Dışa Aktarma Seçenekleri):
    • Tasarım öğelerinizi PNG, SVG, PDF gibi farklı formatlarda dışa aktarabilirsiniz.

8. Plug-in'ler ve Entegrasyonlar

  • Plug-in Kurulumu:
    • Figma'nın çeşitli plug-in'lerini keşfedebilir ve iş akışınıza ekleyebilirsiniz. Plug-in'ler, tasarım sürecinizi hızlandırmak ve optimize etmek için kullanılabilir.
  • Üçüncü Parti Entegrasyonlar:
    • Figma, Jira, Slack, Trello gibi popüler iş yönetim araçlarıyla entegre edilebilir. Bu entegrasyonlar, ekip içi iletişimi ve iş akışını daha verimli hale getirir.

Sonuç

Figma, modern tasarımcılar ve ekipler için çok yönlü ve güçlü bir araçtır. Bulut tabanlı yapısı, gerçek zamanlı işbirliği özellikleri ve kapsamlı araç seti ile Figma, tasarım sürecinizi daha verimli ve etkili hale getirir. İster başlangıç seviyesinde bir tasarımcı olun, ister deneyimli bir profesyonel, Figma'nın sunduğu özellikler ve esneklik ile tasarımlarınızı bir üst seviyeye taşıyabilirsiniz.

Spring data ile belirli alanların çekilmesi için Projection kullnımı





Spring Data JPA'da belirli alanları çekmek için Projections kullanabilirsiniz. Projections, yalnızca ihtiyaç duyduğunuz alanları seçmenize ve böylece performansı artırmanıza olanak tanır. İki tür projection vardır: Interface-based projections ve Class-based projections. Aşağıda her iki yöntemi de inceleyelim:

1. Interface-Based Projections

Bu yöntemle bir arayüz oluşturur ve bu arayüzde yalnızca ihtiyaç duyduğunuz alanlar için getter metotları tanımlarsınız.

Adımlar:

  1. Projection Arayüzü Oluşturma:


    public interface UserProjection { String getFirstName(); String getLastName(); }
  2. Repository Metodunda Kullanma:


    public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { List<UserProjection> findAllProjectedBy(); }
  3. Kullanım:


    @Autowired private UserRepository userRepository; public void getUserProjections() { List<UserProjection> users = userRepository.findAllProjectedBy(); for (UserProjection user : users) { System.out.println(user.getFirstName() + " " + user.getLastName()); } }

2. Class-Based Projections

Bu yöntemde bir sınıf oluşturur ve ihtiyaç duyduğunuz alanlar için bu sınıfta field tanımlarsınız.

Adımlar:

  1. Projection Sınıfı Oluşturma:


    public class UserProjection { private String firstName; private String lastName; public UserProjection(String firstName, String lastName) { this.firstName = firstName; this.lastName = lastName; } // Getter metotları public String getFirstName() { return firstName; } public String getLastName() { return lastName; } }
  2. Repository Metodunda Kullanma:


    public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Query("SELECT new com.example.UserProjection(u.firstName, u.lastName) FROM User u") List<UserProjection> findAllUserProjections(); }
  3. Kullanım:


    @Autowired private UserRepository userRepository; public void getUserProjections() { List<UserProjection> users = userRepository.findAllUserProjections(); for (UserProjection user : users) { System.out.println(user.getFirstName() + " " + user.getLastName()); } }

Avantaj ve Dezavantajlar

  • Interface-Based Projections: Spring Data JPA tarafından otomatik olarak işlenir, kullanımı kolaydır, ancak daha karmaşık işlemler için esneklik sınırlıdır.
  • Class-Based Projections: Daha esnek ve karmaşık sorgular için uygundur, ancak biraz daha fazla kod gerektirir.

Her iki yöntem de belirli alanları çekmek için etkilidir ve ihtiyacınıza göre seçim yapabilirsiniz. Projeksiyonları kullanarak performansı artırabilir ve veri transferi sırasında gereksiz yükten kaçınabilirsiniz.


Spring Data JPA'da Projections kullanarak belirli alanları çekmenin yanı sıra, count() gibi agregat fonksiyonları da kullanabilirsiniz. Bu tür bir ihtiyaç genellikle daha karmaşık sorgular gerektirebilir, ancak interface-based veya class-based projections kullanarak bu işlemi gerçekleştirebilirsiniz.

Interface-Based Projections ile count() Kullanımı

Eğer belirli bir grup veya koşul ile kayıt sayısını almak istiyorsanız, projection arayüzünüzde agregat fonksiyonları kullanabilirsiniz.

Örnek:

  1. Entity Tanımı:
@Entity public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String firstName; private String lastName; private String department; // Getter ve Setter metotları }
  1. Projection Arayüzü:

public interface UserCountProjection { String getDepartment(); Long getUserCount(); }
  1. Repository Metodu:
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {

@Query("SELECT u.department as department, COUNT(u) as userCount F
ROM User u GROUP BY u.department") List<UserCountProjection> findUserCountByDepartment(); }
  1. Kullanım:

@Autowired private UserRepository userRepository; public void printUserCounts() { List<UserCountProjection> userCounts = userRepository.
findUserCountByDepartment(); for (UserCountProjection userCount : userCounts) { System.out.println("Department: " + userCount.getDepartment() + ",
User Count: " + userCount.getUserCount()); } }

Class-Based Projections ile count() Kullanımı

  1. Projection Sınıfı:

public class UserCountProjection { private String department; private Long userCount; public UserCountProjection(String department, Long userCount) { this.department = department; this.userCount = userCount; } // Getter metotları public String getDepartment() { return department; } public Long getUserCount() { return userCount; } }
  1. Repository Metodu:
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Query("SELECT new com.example.UserCountProjection(u.department,
COUNT(u)) FROM User u GROUP BY u.department") List<UserCountProjection> findUserCountByDepartment();
}
  1. Kullanım:

@Autowired private UserRepository userRepository; public void printUserCounts() { List<UserCountProjection> userCounts = userRepository.findUserCountByDepartment(); for (UserCountProjection userCount : userCounts) { System.out.println("Department: " + userCount.getDepartment() + ",
User Count: " + userCount.getUserCount()); } }

Özet

  • Interface-Based Projections: Arayüzünüzde agregat fonksiyonları içeren getter metotları tanımlayabilirsiniz.
  • Class-Based Projections: Agregat fonksiyonları içeren sınıflar tanımlayabilir ve bunları @Query anotasyonu ile kullanabilirsiniz.

Her iki yöntem de belirli alanlar ve agregat fonksiyonları kullanarak veritabanı sorgularını optimize etmek için etkili araçlardır. İhtiyacınıza göre en uygun yöntemi seçerek performansı artırabilir ve veri manipülasyonunu kolaylaştırabilirsiniz.

Zen ve Motorsiklet Bakım Sanatı kitabı ile Bilgisayar Bilimleri arasında nasıl bir bağ vardır?






"Zen ve Motosiklet Bakım Sanatı" (Zen and the Art of Motorcycle Maintenance) kitabı, Robert M. Pirsig tarafından yazılmış ve 1974 yılında yayımlanmıştır. Kitap, felsefi bir roman olup, kalite ve değer kavramlarını sorgulayan bir anlatıdır. Bu kitapla bilgisayar bilimleri arasında bazı bağlar ve paralellikler kurulabilir:
  1. Kalite Kavramı:

    • Pirsig'in kitabında kalite, hem somut hem de soyut anlamda incelenir. Bilgisayar bilimlerinde de yazılım kalitesi önemli bir konudur. Kodun okunabilirliği, sürdürülebilirliği, verimliliği gibi unsurlar yazılımın kalitesini belirler.
  2. Problem Çözme Yaklaşımı:

    • Kitapta, bir motosikletin bakımını yaparken karşılaşılan problemler ve bunların çözülmesi sürecinde kullanılan analitik düşünme ve sabır ön plandadır. Bilgisayar bilimlerinde de problem çözme, algoritmalar ve hata ayıklama süreçleri benzer bir yaklaşım gerektirir.
  3. Teknoloji ve İnsan İlişkisi:

    • Pirsig'in kitabında, teknolojinin insana olan etkisi ve insanın teknolojiyle olan ilişkisi derinlemesine incelenir. Bilgisayar bilimleri de teknolojinin insan yaşamına entegrasyonu ve bunun getirdiği etik, sosyal ve felsefi soruları ele alır.
  4. Zihin ve Makine:

    • Kitap, zihin ve makine arasındaki ilişkiyi keşfeder. Bilgisayar bilimlerinde de yapay zeka ve insan-makine etkileşimi önemli araştırma alanlarındandır. İnsan zihninin bir bilgisayarı programlama ve onunla etkileşim kurma biçimleri, kitabın temasına paralel düşünceler içerir.
  5. Felsefi Derinlik:

    • Pirsig'in kitabı, derin felsefi sorular ve düşüncelerle doludur. Bilgisayar bilimleri de zaman zaman derin felsefi soruları ele alır; özellikle yapay zeka, bilinç, bilgi ve gerçeklik konularında.
  6. Pratik ve Teorik Bilgi:

    • Kitap, hem pratik hem de teorik bilginin değerini vurgular. Bilgisayar bilimlerinde de teorik bilgi (örneğin, algoritmalar ve veri yapıları) ile pratik bilgi (örneğin, programlama ve yazılım geliştirme) arasındaki denge önemlidir.

Bu bağlamda, "Zen ve Motosiklet Bakım Sanatı" kitabı, bilgisayar bilimleri ile ilgili birçok derin ve önemli kavramı ele alarak, iki alan arasında düşündürücü bir bağ kurar.

Rastgele İçerik

DonanımHaber

© tüm hakları saklıdır
made with by templateszoo