2026'da Alınabilecek En İyi Makine Öğrenimi Kursları

2. Makine Öğrenimi Modelleri Oluşturun — Microsoft Learn

Microsoft Learn'ün Create Machine Learning Models yolu, Azure ML ekosistemine bağlı modüler ve uygulamalı bir giriş isteyen öğrenenler için güçlü bir ücretsiz üretici seçeneğidir.

• Düzey: Başlangıç
• Süre: Yol genelinde ~10 saat
• Maliyet: Tamamen ücretsiz
• En uygun kitle: Microsoft ile uyumlu kuruluşlardaki mühendisler veya Azure AI Engineer ya da Data Scientist Associate sertifikalarını hedefleyen öğrenenler

Yol; Python ile verileri keşfetme ve analiz etme, regresyon ve sınıflandırma modellerini eğitme ve değerlendirme, kümeleme modellerini eğitme ve derin öğrenme modellerini iyileştirme ve test etmeyi kapsar. Dersler, etkileşimli alan kutuları (sandboxes) ile kısa modüller halinde sunulur — başlamak için Azure aboneliği gerekmez. Coursera veya Kaggle kadar dil-agnostik değildir (müfredat, ilerleyen modüllerde Azure ML SDK'ya yönlendirir), ancak hem bir ML temeli hem de Microsoft bulut yığınıyla uyumlu bir kimlik bilgisi isteyen öğrenenler için doğal bir seçimdir.

3. Makine Öğrenimine Giriş — Kaggle Learn

Kaggle'ın Intro to Machine Learning kursu, kısa, projeye dayalı dersler isteyip doğrudan yarışma çalışmalarına geçmek isteyen öğrenenler için güçlü bir ücretsiz seçenektir.

• Düzey: Başlangıç
• Süre: ~3 saat
• Maliyet: Tamamen ücretsiz
• En uygun kitle: ML'e hızlı bir giriş rampası ve sonrasında gerçek veri kümeleri üzerinde pratik yapmak için bir yarışma platformuna erişim isteyen öğrenenler

Kurs, yedi özlü derste standart ML iş akışını kapsar: modeller nasıl çalışır, temel veri keşfi, karar ağaçlarıyla ilk modelinizi kurma, model doğrulama, yetersiz/ aşırı öğrenme, rastgele ormanlar ve (elbette) bir Kaggle yarışmasına gönderim. Her ders, kısa bir öğreticiyi bir Kaggle Notebook'ta uygulamalı bir alıştırmayla eşleştirir. 

4. Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme — fast.ai

fast.ai'nin Practical Deep Learning for Coders kursu, teoriye geçmeden önce çalışan modeller kurmak isteyen öğrenenler için güçlü bir proje-öncelikli seçenektir.

• Düzey: Orta (en az bir yıl kodlama deneyimi gerekir)
• Süre: 7 derste ~20 saat video; projeler için kayda değer ek süre
• Maliyet: Tamamen ücretsiz
• En uygun kitle: Zaten kod yazan ve ilk haftalarında çalışan bir derin öğrenme modelini yayına almak, ardından altındaki prensipleri öğrenmek isteyen geliştiriciler

Jeremy Howard tarafından verilmektedir. Kurs, standart pedagojiyi tersine çevirir: 1. derste, bir sinir ağının ne olduğuna dair herhangi bir açıklamadan önce öğrenenler kendi verileri üzerinde güncel bir görüntü sınıflandırıcıyı eğitir. Sonraki dersler katmanları kademeli olarak açar. Mevcut sürüm, dağıtım için PyTorch, fastai, Hugging Face Transformers ve Gradio kullanır.

5. Makine Öğrenimi Hızlandırılmış Kursu — Google

Google'ın Machine Learning Crash Course kursu, modellerin gerçekte nasıl davrandığına dair sezgi kazandıran etkileşimli bileşenlerle, cilalı ve üretici tarafından yazılmış bir giriş isteyen öğrenenler için güçlü bir ücretsiz seçenektir.

• Düzey: Başlangıçtan Orta Düzeye
• Süre: Temel modüllerde ~15 saat; ileri ve LLM modülleriyle daha uzun
• Maliyet: Tamamen ücretsiz
• En uygun kitle: Her seviyeden mühendisler; LLM'ler ve üretim ML sistemleri üzerine ek derinlikle güncel ve iyi tempolu bir ML genel bakışı isteyenler

Başlangıçta Google mühendisleri için yazıldı ve artık herkese açık. 2024'teki büyük yenileme müfredatı önemli ölçüde genişletti: temel ML modülleri (doğrusal regresyon, lojistik regresyon, sınıflandırma, sinir ağları, gömme temsiller) artık üretim ML sistemleri, üretken yapay zekâ, büyük dil modelleri ve ML'de adalet üzerine ileri modüllerle yan yana duruyor. Her ders, öğrenenlerin model davranışını değiştirmesine olanak tanıyan etkileşimli Colab not defterleri ve kısa görselleştirme bileşenleri içerir.

6. CS229 Makine Öğrenimi — Stanford Online

Stanford'un CS229 dersi, lisansüstü düzeyde bir makine öğrenimi dersinin tam matematiksel derinliğini isteyen öğrenenler için güçlü bir seçenektir.

• Düzey: İleri (lineer cebir, çok değişkenli kalkülüs, olasılık ve Python gerekir)
• Süre: Her biri ~80 dakikalık ~20 ders, artı problem setleri
• Maliyet: Ders videoları YouTube'da ücretsiz; Stanford Online üzerindeki profesyonel sertifika sürümü ücretlidir
• En uygun kitle: Sezgi-öncelikli açıklamalar yerine sıkı türetimleri isteyen mühendisler, araştırmacılar ve yüksek lisans öğrencileri

CS229, denetimli öğrenmeyi (doğrusal modeller, GLM'ler, SVM'ler, çekirdek yöntemleri), denetimsiz öğrenmeyi (k-means, EM, PCA, ICA), derin öğrenmeyi ve pekiştirmeli öğrenmeyi; boyunca ispatlar ve türetmelerle kapsar. Bu, algoritmaların sadece nasıl kullanılacağını değil, neden çalıştığını anlamak isteyenler için iyi bir derstir.

7. 6.036 Makine Öğrenimine Giriş — MIT OpenCourseWare

MIT'nin 6.036 dersi, algoritmalar ve arkalarındaki matematiğe odaklanan, lisans düzeyinde titiz bir ML girişini isteyen öğrenenler için güçlü bir ücretsiz üniversite seçeneğidir.

• Düzey: Orta-İleri (Python, lineer cebir ve temel olasılık gerekir)
• Süre: ~24 ders artı 12 problem seti ve laboratuvar
• Maliyet: Tamamen ücretsiz
• En uygun kitle: MIT düzeyinde bir titizlik isteyen ve uygulamalı projeler kurmak yerine ispatlar ve problem setleri üzerinde çalışmayı tercih eden öz yönelimli öğrenenler

Kurs; doğrusal sınıflandırıcılar, algılayıcılar ve algılayıcı yakınsama teoremi, lojistik regresyon ve gradyan inişi, özellik temsilleri ve düzenlileştirme, sinir ağları ve geri yayılım, evrişimli ve yinelemeli ağlar, durum makineleri ve Markov karar süreçleri ve pekiştirmeli öğrenmeyi kapsar. Dersler ve problem setleri kampüsteki gerçek MIT ders materyalleridir. Ticari sunumlara kıyasla daha az cilalıdır.

8. Makine Öğrenimi A–Z: Udemy

Kirill Eremenko ve Hadelin de Ponteves'in Machine Learning A–Z kursu, bir milyondan fazla öğrencinin kayıtlı olduğu Udemy üzerinde güçlü bir proje tabanlı seçenektir.

• Düzey: Başlangıçtan Orta Düzeye
• Süre: ~44 saat video, ayrıca şablonlar ve alıştırmalar
• Maliyet: Udemy indirimlerinde $15–$85
• En uygun kitle: Tek bir eğitmenin, her biri için yeniden kullanılabilir kod şablonlarıyla geniş bir ML algoritmaları kataloğunu adım adım anlatmasını isteyen öğrenenler

Kurs; regresyon, sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralı öğrenimi, pekiştirmeli öğrenme, NLP, derin öğrenme, boyut indirgeme ve model seçimini kapsar — her biri için Python ve R uygulaması ile indirilebilir bir kod şablonu sunar. Kapsam genişliği, tekil konuların odaklı bir akademik derse kıyasla daha az derin işlenmesi anlamına gelebilir; ancak katalog biçimi, "burada hangi algoritmayı seçmeliyim" referansı arayan öğrenenler için kullanışlıdır. Kurs periyodik olarak güncellenir.

9. CS50'nin Python ile Yapay Zekâya Girişi — Harvard (edX)

Harvard'ın CS50AI dersi, makine öğrenimini daha geniş yapay zekâ bağlamına yerleştirmek isteyen öğrenenler için güçlü bir seçenektir — arama, bilgi gösterimi ve belirsizlik altında akıl yürütme, ML ile birlikte ele alınır.

• Düzey: Orta (CS50P veya denk Python deneyimi gerekir)
• Süre: ~7 hafta, haftada 10–30 saat
• Maliyet: Dinleyici olarak ücretsiz; edX onaylı sertifika $239
• En uygun kitle: Sadece ML değil, daha geniş bir yapay zekâ temeli isteyen ve tanınmış bir üniversiteden eğitim almak isteyen öğrenenler

Brian Yu ve David J. Malan tarafından verilir. Kurs; arama algoritmaları (BFS, DFS, A*, minimax), bilgi gösterimi ve önermeler mantığı, olasılık ve Bayes ağları, optimizasyon, makine öğrenimi (denetimli ve pekiştirmeli), sinir ağları ve doğal dil işlemeyi kapsar. Her modül, önemli bir Python projesiyle eşleştirilir — bir X-O yapay zekâsı, bir PageRank uygulaması, el yazısı tanıyıcı, bir soru-cevap sistemi.

En İyi Makine Öğrenimi Kursları Karşılaştırma Tablosu