ML-For-Beginners
Scikit-learn ve Jupyter Notebooks kullanarak klasik makine öğrenimini kapsayan 12 haftalık, 26 derslik open source bir müfredat.
26 uygulamalı ders, 52 test, gerçek dünya verileri ve 50+ çeviri ile klasik ML öğretin veya öğrenin.
ML-For-Beginners, temel makine öğrenimini öğretmek için Microsoft Cloud Advocates tarafından oluşturulmuş kapsamlı bir 12 haftalık müfredattır. Eğitimcilere ve kendi kendine öğrenenlere 26 yapılandırılmış ders, Jupyter notebook'lar, ders öncesi ve sonrası testler ve pratik ödevler sunar. Uygulamalı veri bilimini ders müfredatına entegre etmek isteyen eğitmenler bu repoyu doğrudan benimsiyebilir.
Nedir
Müfredat; derin öğrenmeyi bilerek hariç tutarak Python, Scikit-learn ve R kullanan klasik makine öğrenimi algoritmalarına odaklanır. Her ders; yazılı kılavuzlar, görsel illüstrasyonlar, çözüm notebook'ları, ev ödevleri ve İlerleme Değerlendirme Aracı derecelendirme anahtarları içerir. Otomatik GitHub Actions, kurs çevirilerini 50'den fazla dilde güncel tutar.
Kimler için
Bu araç; temel algoritmalara yapılandırılmış bir yol arayan bilgisayar bilimi eğitimcilerini, öğretim tasarımcılarını ve kendi kendine öğrenen öğrencileri hedefler. Hazır testlere ve uygulamalı notebook etkinliklerine ihtiyaç duyan eğitmenler için oldukça uygundur. Derin öğrenme çerçeveleri ve production deployment hatları arayan ileri düzey araştırmacılar veya mühendisler için uygun değildir.
Temel özellikler
Yapılandırılmış 12 Haftalık Kurs Düzeni
Öğrenmeyi, 52 ders öncesi ve sonrası test ve ödev anahtarlarıyla tamamlanan 26 proje tabanlı derse ayırır.
Klasik ML Algoritması Odaklı
GPU donanımı gerektirmeden temel Scikit-learn sınıflandırma, regresyon ve kümeleme kavramlarını öğretir.
Otomatize Çok Dilli Çeviriler
GitHub Actions aracılığıyla otomatik olarak güncellenen 50'den fazla dilde yerelleştirilmiş kurs metnini korur.
Görsel ve Video Anlatımları
Yazılı repo metnini özel çizilmiş illüstrasyonlar ve özel YouTube video anlatımlarıyla eşleştirir.
3 adımda hazır
Dürüst kararımız
Artıları
- Notlandırma için İlerleme Değerlendirme Aracı derecelendirme anahtarlarının yanı sıra 52 yapılandırılmış ders öncesi ve sonrası test içerir.
- Kesinlikle CPU dostu klasik algoritmalara odaklanarak kod yürütmeyi standart donanımda erişilebilir kılar.
- Alternatif R ders katkılarının yanı sıra Python'da eksiksiz çözüm notebook'ları sağlar.
- 50'den fazla küresel dil için otomatik çevirilerle uluslararası erişilebilirlik sunar.
Eksileri
- Gigabaytlarca çeviri içeriğini indirmekten kaçınmak için reponun tamamını klonlamak sparse git checkout komutlarını gerektirir.
- Modern derin öğrenmeyi, sinir ağlarını ve üretken yapay zeka konularını tasarım gereği hariç tutar.
- İnteraktif kodu çalıştırmak için yerel Python ortamı yapılandırması veya bulut notebook kurulumu gerektirir.
- Otomatik notlandırma arka planından yoksundur, öğrenci proje ödevlerinin manuel olarak değerlendirilmesini gerektirir.
Fiyatlar & lisans
ML-For-Beginners, MIT lisansı altında klonlamak, uyarlamak ve kullanmak için tamamen ücretsizdir. Tek operasyonel maliyet, Jupyter notebook'ları çalıştırmayı seçtiğiniz isteğe bağlı bulut barındırma hizmetleridir.
Türkçe konuşanlar için işler
879 açık uzaktan yapay zeka eğitimi işi, 15 Kasım 2026 tarihinde güncellendi; çoğu saatlik $20–$175 ödüyor. Bunların 2 tanesi Türkçe konuşanlar için. Zekai ücretsiz listeler; başvuru işverenin platformunda yapılır.
Alternatifler
İncelenmiş bu AI araçları aynı işi anında yapar — puanlı dizinimizden.
Kullanın ya da biz kuralım
SSS
Bu kurs sinir ağlarını veya derin öğrenmeyi kapsıyor mu?
Hayır, müfredat kesinlikle Scikit-learn ile klasik makine öğrenimini kapsar; derin öğrenme Microsoft'un ayrı AI müfredatında ele alınmıştır.
Eğitimciler bu materyali ticari veya akademik kurslar için uyarlayabilir mi?
Evet, repo, tam uyarlamaya ve eğitsel yeniden kullanıma izin veren esnek MIT lisansı altında yayınlanmıştır.
50'den fazla dil çevirisinin tümünü indirmeden repoyu nasıl klonlayabilirim?
Repo dokümantasyonunda sağlanan git sparse-checkout komutlarını kullanarak çeviri dizinlerini hariç tutun.
