# Sıfırdan ML/AI öğrenmeye başlayacağım — hangi sıralamayla ilerlemeliyim?

> Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/sifirdan-mlai-ogrenmeye-baslayacagim-hangi-siralamayla-ilerlemeliyim-y23vm5
> Updated: 2026-03-30T15:26:13.313Z
> Type: forum-question
> Author: Cemil Yıldırım
> Locale: tr
> Views: 734
> Answers: 43
> Tags: `kariyer`, `learn`, `roadmap`, `egitim`
> Status: Çözüldü
## Soru

Yazılım geliştirici olarak 5 yıl deneyimim var ama ML/AI hiç yok. 6 ay içinde kullanılabilir seviyeye gelmek istiyorum. Roadmap önerisi?

## Cevaplar (43)

### ✅ Kabul Edilen Cevap

_**Furkan Avcı** · ↑ 12 · 2026-03-30_

Ay 1-2: Python + NumPy/Pandas/Matplotlib + temel istatistik. Kaggle 'Learn' tracks başlangıç için harika.

### Cevap

_**Yusuf Akıncı** · ↑ 4 · 2026-03-30_

Ay 2-3: Klasik ML. Scikit-learn ile regression, classification, clustering. Andrew Ng'in 'Machine Learning Specialization' Coursera kursu altın standart.

### Cevap

_**Yusuf Akıncı** · ↑ 3 · 2026-03-30_

Ay 5-6: LLM applications. RAG, fine-tuning, LangChain. Bu noktada en güncel olduğu için kurs yerine blog + GitHub örnek kod takip et.

### Cevap

_**Anıl Yavuz** · ↑ 3 · 2026-03-30_

Türkçe içerik için: sukruyusufkaya.com/learn portalında roadmap'ler var, Türkçe öğrenenler için ideal.

### Cevap

_**Selin Öztürk** · ↑ 6 · 2026-03-30_

Ay 4-5: NLP + Transformers. Hugging Face course (huggingface.co/learn) ücretsiz ve excellent.

### Cevap

_**Veli Kaplan** · ↑ 6 · 2026-03-30_

Ay 3-4: Deep Learning temelleri. PyTorch (önerim) veya TensorFlow. Fast.ai 'Practical Deep Learning' kursu — Top-down yaklaşımı pratisyene en uygun.

### Cevap

_**Merve Çetin** · ↑ 3 · 2026-03-30_

Proje yapın! Tutorial-only çalışma yetersiz. Her ay 1 proje GitHub'a koyun.

### Cevap

_**Mehmet Yılmaz** · ↑ 6 · 2026-03-30_

Math derinliği: linear algebra + multivariable calculus + probability minimum. Khan Academy + 3Blue1Brown harika.

### Cevap

_**Hilal Saraç** · ↑ 3 · 2026-03-30_

Hemen denemek isteyenler için fallback mekanizması olmazsa olmaz.

### Cevap

_**Erdem Akar** · ↑ 1 · 2026-03-30_

Networking: Twitter/X'te ML community çok aktif. Yann LeCun, Andrej Karpathy, Jeremy Howard follow edin.

### Cevap

_**Barış Şentürk** · ↑ 6 · 2026-03-30_

Topluluk: Kaggle, HuggingFace forum, r/MachineLearning. Sorular sorun, paylaşın.

### Cevap

_**Emre Çelik** · ↑ 2 · 2026-03-30_

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

### Cevap

_**Beyza Tan** · ↑ 2 · 2026-03-30_

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

### Cevap

_**Zeki Çakmak** · ↑ 2 · 2026-03-31_

Karşılaştırma için kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

### Cevap

_**Merve Çetin** · ↑ 3 · 2026-03-31_

Hugging Face documentation'ında TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

### Cevap

_**Merve Çetin** · ↑ 1 · 2026-03-31_

Ekibe yeni katılan biri olarak compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

### Cevap

_**Anıl Yavuz** · ↑ 1 · 2026-03-31_

Maliyet açısından düşünüldüğünde ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

### Cevap

_**AI Araştırmacı** · ↑ 3 · 2026-03-31_

GitHub'da güzel bir repo buldum: her güncellemede regression test çalıştırın.

### Cevap

_**Pelin Bozkurt** · 2026-04-01_

Hukuk teknolojisi projemizde ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

### Cevap

_**Görkem Coşkun** · ↑ 1 · 2026-04-01_

Türkiye'deki kurumsal projelerde TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

### Cevap

_**Yağmur Polat** · 2026-04-01_

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

### Cevap

_**Derya Akkaya** · ↑ 3 · 2026-04-01_

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

### Cevap

_**Damla Kılıç** · ↑ 3 · 2026-04-01_

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

### Cevap

_**Okan Kurt** · 2026-04-01_

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

### Cevap

_**Berk Tunç** · ↑ 2 · 2026-04-01_

Karşılaştırma için Pydantic ile structured output şart.

### Cevap

_**ML Mühendisi** · 2026-04-01_

Banka tarafında yaptığımız PoC'de küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

### Cevap

_**Tayfun Yıldız** · ↑ 3 · 2026-04-02_

Bizim ekipte Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

### Cevap

_**Emre Çelik** · ↑ 3 · 2026-04-02_

İleri seviye kullanım için vLLM ile inference 4x hızlandı.

### Cevap

_**Selin Öztürk** · ↑ 2 · 2026-04-02_

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

### Cevap

_**Tolga Erdem** · 2026-04-02_

Ekibe yeni katılan biri olarak ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

### Cevap

_**Anonim Geliştirici** · ↑ 3 · 2026-04-03_

Üretim hattı veri analizinde Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli.

### Cevap

_**Aslı Berberoğlu** · ↑ 3 · 2026-04-03_

Türkçe içerik bulmak için her güncellemede regression test çalıştırın.

### Cevap

_**Anonim Geliştirici** · ↑ 2 · 2026-04-03_

Şu kaynakta detaylı anlatım var: kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

### Cevap

_**Senior ML Engineer** · 2026-04-04_

Şu kaynakta detaylı anlatım var: compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

### Cevap

_**Selin Öztürk** · ↑ 2 · 2026-04-04_

Maliyet açısından düşünüldüğünde Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

### Cevap

_**Nazlı Bulut** · 2026-04-04_

Ekibe yeni katılan biri olarak veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

### Cevap

_**Caner Yılmaz** · 2026-04-05_

Hugging Face documentation'ında cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

### Cevap

_**Furkan Avcı** · ↑ 3 · 2026-04-05_

DataCamp kursunda da bahsediliyor: şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

### Cevap

_**Koray Şahin** · ↑ 1 · 2026-04-06_

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

### Cevap

_**Hakan Aktaş** · ↑ 2 · 2026-04-06_

Cevap teşekkürler ama FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

### Cevap

_**Kemal Boz** · 2026-04-06_

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

### Cevap

_**Senior ML Engineer** · ↑ 1 · 2026-04-06_

Ek olarak şunu eklemek isterim: Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

### Cevap

_**Kemal Boz** · ↑ 1 · 2026-04-06_

Yeni başlayanlar için ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.
