2026’da Okunacak En İyi 15 Makine Öğrenimi Kitabı

Veri bilimiyle ilgileniyorsanız muhtemelen makine öğrenimini duymuşsunuzdur. Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan görevleri yerine getirmeyi öğrenen algoritmalar geliştirmeye odaklanan bir yapay zekâ dalıdır. 

Spotify önerilerinden Instagram filtrelerine kadar makine öğrenimi, günlük yaşamınızın içine işlemiştir. Makine öğrenimi sistemlerinin artan kullanımı, makine öğrenimi becerilerine sahip veri profesyonellerine olan talebi de yükseltiyor.

Bu alana başlamak veya uzmanlığınızı bir üst seviyeye taşımak istiyorsanız, 2026’da okunacak en iyi makine öğrenimi kitaplarını listeledik. Hadi başlayalım!

En İyi Makine Öğrenimi Kitapları Özeti

Tamamen acemiler için en iyileri:

• Machine Learning for Absolute Beginners, Oliver Theobald

• The Hundred-Page Machine Learning Book, Andriy Burkov

• Machine Learning for Dummies, John Paul Mueller ve Luca Massaron

Python deneyimi olan acemiler için en iyileri:

• Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, Andreas C. Müller ve Sarah Guido

• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, Aurélien Géron

Kuramsal bilgisi olmayan programcılar için en iyileri:

• Machine Learning for Hackers, Drew Conway ve John Myles White

• AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence, Laurence Moroney

• Machine Learning in Action, Peter Harrington

Daha derinlemesine teori için en iyileri:

• Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics, John D. Kelleher, Brian Mac Namee ve Aoife D'Arcy

• Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall ve Christopher J. Pal

İleri düzey öğrenenler için en iyileri:

• Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Rusell ve Peter Norvig 

• Machine Learning: A Probabilistic Perspective, Kevin P. Murphy

• Advanced Machine Learning with Python, John Hearty

• Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton ve Andrew G. Barto

• Causal Inference in Statistics: A Primer, Judea Pearl, Madelyn Glymour ve Nicholas P. Jewell

Tamamen Acemiler için En İyi Makine Öğrenimi Kitapları

Machine Learning for Absolute Beginners, Oliver Theobald

Tam bir acemiyseniz ve makine öğreniminin temellerini öğrenmek istiyorsanız aradığınız kitap bu. Machine Learning for Absolute Beginners, kodlama deneyimi veya matematik geçmişi olmayanlara yönelik. Ayrıca sade ve anlaşılır bir dille yazıldığı için teknik jargona boğulmayacaksınız.

2021’de yayımlanan üçüncü baskı; sınav sorularıyla genişletilmiş bölümler, Python’da model kodlamaya yönelik ücretsiz çevrimiçi video eğitimleri, indirilebilir kodlama alıştırmaları ve diğer kaynaklar içeriyor. Kısacası, makine öğrenimini herkes için erişilebilir kılan harika bir kitap. 

The Hundred-Page Machine Learning Book, Andriy Burkov

Andriy Burkov’un Yüz Sayfalık Makine Öğrenimi Kitabı, ayrıntıların içine dalmadan makine öğrenimini keşfetmek için ideal. Makine öğrenimi gibi karmaşık ve geniş bir disiplinin temel unsurlarını özetlemek kolay değildir. Bu yüzden Andriy Burkov’un çalışması daha da takdire şayan. 

Kitabı okuduktan sonra, denetimli ve denetimsiz öğrenme, en popüler makine öğrenimi algoritmaları ve bir modeli kurup ince ayar yapmanın gerektirdikleri dâhil makine öğrenimiyle ilgili pek çok konuyu tartışmaya hazır olacaksınız. Matematik, sezgi ve görseller; hepsi sadece yüz sayfada!

Makine öğreniminin kuramsal temelleriyle ilgileniyorsanız—Understanding Machine Learning kursumuza kaydolmanızı şiddetle öneririz.

Machine Learning for Dummies, John Paul Mueller ve Luca Massaron

Popüler “Dummies” serisinin bu konuya özel bir kitapla gelmesi her zaman güzel bir haber. Üst düzey veri bilimciler tarafından yazılan Machine Learning for Dummies, kodlama ve matematik geçmişi olmayanlar için harika bir başlangıç sunuyor. 

Kitap, makine öğreniminin arkasındaki ana kavram ve teorileri ve bunların gerçek dünyada nasıl uygulandığını anlatıyor; sahtekârlık tespiti, arama sonuçları, gerçek zamanlı reklamlar ve daha birçok örnekle. Ayrıca makine öğreniminde kullanılan en yaygın programlama dilleri ve araçlara hafif bir giriş sağlıyor.

Python Deneyimi Olan Acemiler için En İyi Makine Öğrenimi Kitapları

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, Andreas C. Müller ve Sarah Guido

Python becerileriniz var ve makine öğrenimi alanında kendinizi geliştirmek istiyorsanız bu kitap sizin için. Introduction to Machine Learning with Python, Python ile makine öğrenimi üzerine çalışmanın temellerini inşa etmek için en iyi kaynaklardan biridir. 

Dünya çapında tanınan veri bilimciler Andreas C. Müller ve Sara Guido’nun birlikte kaleme aldığı kitap, temel makine öğrenimi kavram ve algoritmalarını öğretiyor. Ayrıca makine öğrenimi iş akışını tanıtıyor ve veri temizlemeden özellik mühendisliğine kadar uzanan görevlerde en iyi uygulamaları sunuyor. Kitapta yer alan tüm kavramlar, Python’un en popüler makine öğrenimi paketi olan scikit-learn ile örnekleniyor.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, Aurélien Géron

Python ile makine öğrenimi uygulayıcıları bu kitabı sevecek. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, makine öğrenimine genel bir bakış sağlamak ve pratik becerilerinizi keskinleştirmek için harika bir kaynak.

Her bölüm bir makine öğrenimi tekniğine odaklanarak arkasındaki sezgiyi, nasıl çalıştığını, ne için kullanıldığını ve bolca Python örneğini detaylandırıyor. Kitap sadece makine öğrenimini değil, derin öğrenmeyi de kapsıyor; derin öğrenme modelleri geliştirmek için en popüler Python tabanlı çerçevelerden Keras ve Tensorflow’a güçlü bir giriş sunuyor.

Daha Derinlemesine Teori için En İyi Makine Öğrenimi Kitapları

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies, John D. Kelleher, Brian Mac Namee ve Aoife D'Arcy

Bu ders kitabı özellikle analitik geçmişe sahip profesyoneller için çok uygundur. Machine Learning for Predictive Data Analytics’in ikinci baskısı, teoriyi ve uygulamayı kapsayan kapsamlı bir makine öğrenimi yaklaşımı sunuyor.

Teknik ve matematiksel açıklamalar, makine öğrenimi modellerinin gerçek dünyadaki uygulamalarını gösteren ayrıntılı örneklerle destekleniyor. Örnekler fiyat tahmini ve risk değerlendirmesinden doküman sınıflandırma ve müşteri davranışı tahminine kadar uzanıyor. İkinci baskı ayrıca derin öğrenme ve öngörücü analitiğin ötesindeki makine öğrenimi teknikleri—denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme dâhil—hakkında yeni bölümler içeriyor.

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall ve Christopher J. Pal

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, makine öğrenimi kavramlarına oldukça erişilebilir bir giriş sunarken, matematiksel teoriye ve bu tekniklerin gerçek dünyada uygulanmasına dair pratik önerilere de yer veriyor. 

Kitabın dördüncü baskısı, alandaki en son gelişmeleri yansıtacak şekilde olasılıksal yöntemler ve derin öğrenme gibi yeni bölümler içeriyor. Ayrıca kitabın, veri madenciliği görevleri için makine öğrenimi algoritmalarından oluşan kapsamlı bir koleksiyon sunan, kullanımı kolay etkileşimli arayüzlü yazarların kendi yazılımları WEKA ile birlikte geldiğini de belirtmek gerekir.

Kuramsal Bilgisi Olmayan Programcılar için En İyi Makine Öğrenimi Kitapları

Machine Learning for Hackers, Drew Conway ve John Myles White

Makine öğrenimi, hem kodlama hem de matematiği derinlemesine anlamayı gerektirdiği için karmaşık bir konudur. Deneyimli bir programcı olup makine öğrenimine adım atmak istiyor ancak matematikte çok yetkin değilseniz, bu kitap sizin için ideal.

Machine Learning for Hackers, matematiksel teoriyi bir kenara bırakıyor. Disipline, Twitter verilerine dayalı bir tavsiye sistemi ve e-posta spam filtresi geliştirme gibi uygulamalı, gerçek dünya örnekleri üzerinden yaklaşıyor. R programlama dili kullanılarak her bölüm, sınıflandırma, tahmin, optimizasyon ve tavsiye gibi makine öğrenimindeki belirli bir probleme odaklanıyor. Yazarlardan biri olan Drew Conway’i, DataFramed podcast’inde veri bilimi ekipleri kurma hakkında konuşurken dinleyebilirsiniz. 

AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence, Laurence Moroney

Yapay zekâ ve makine öğrenimine geçiş yapmak isteyen bir yazılım geliştirici misiniz? Bu kitap ideal bir başlangıç noktası. AI and Machine Learning for Coders, Laurence Monorey’nin popüler yapay zekâ kurslarına dayanıyor ve uygulamalı, kod-öncelikli bir yaklaşımla makine öğrenimine erişilebilir bir giriş sunuyor. Her bölüm, makine öğreniminin işe yaradığı farklı senaryoları göstermek için pratik bir kullanım örneği sunuyor; örneğin bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve bulut bilişim.

Machine Learning in Action, Peter Harrington

Önceki iki kitapla aynı çizgide, Peter Harrington’ın Machine Learning in Action kitabı, makine öğreniminin temellerini öğrenmek isteyen BT profesyonelleri için mükemmel bir öğretici. Akademik dilden kaçınarak sizi doğrudan günlük işinizde kullanacağınız tekniklere götürüyor. Kitap, veri ön işleme, veri analizi ve veri görselleştirme gibi temel makine öğrenimi algoritma ve görevlerini sunmak için Python tabanlı örneklerle dolu. 

İleri Düzey Öğrenenler için En İyi Makine Öğrenimi Kitapları

Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Rusell ve Peter Norvig 

Yapay zekâ hakkında sadece bir kitap sahibi olacaksanız, bu o kitap olmalı. Alandaki bir klasik olarak kabul edilen, dünya çapında uzmanlar Stuart Rusell ve Peter Norvig’in Artificial Intelligence: A Modern Approach eseri, yapay zekânın teori ve pratiğine dair en kapsamlı ve güncel girişlerden biridir. 

Kitabın dördüncü baskısı, makine öğrenimi, derin öğrenme, robotik, doğal dil işleme ve daha birçok teknik kavramın yanı sıra mahremiyet, adalet ve etik yapay zekâ gibi alanla yakından ilişkili konularda yeni ve genişletilmiş içerik sunuyor. Kitapta, tüm önemli yapay zekâ algoritmalarının açık ve tutarlı biçimde sunulmuş sözde kod sürümleri de yer alıyor.

Machine Learning: A Probabilistic Perspective, Kevin P. Murphy

2012’de yayımlanan ve 2013’te International Society for Bayesian Analysis tarafından verilen DeGroot Ödülü’nü kazanan bu kitap, makine öğreniminin matematiksel temelleriyle ilgilenenler için bir klasiktir. 

Google’da araştırmacı olan Kevin P. Murphy’nin Machine learning: a probabilistic perspective kitabı, en yaygın makine öğrenimi algoritmalarının ardındaki matematiğe bir yolculuk sunuyor. Olasılık, optimizasyon ve lineer cebir gibi kilit konuları gayriresmî ama ayrıntılı bir dille açıklıyor. Kitap, en önemli algoritmalar için eksiksiz sözde kodlar, görseller ve biyoloji, bilgisayarla görme, robotik gibi alanlardaki makine öğrenimi uygulamalarını kapsayan örnekler içeriyor.

Advanced Machine Learning with Python: Solve data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python, John Hearty 

Advanced Machine Learning with Python, en ilgili ve güçlü makine öğrenimi algoritmaları boyunca bir rehberdir. Kitap, gerçek dünya uygulamalarıyla çalışan birçok ayrıntılı kod örneği içerir. Görüntüler, müzik, metin ve finansal veriler dâhil her tür yapılandırılmamış veriyi ele almak için yenilikçi makine öğrenimi tekniklerini kapsayan kitap, becerilerini bir üst seviyeye taşımak isteyen uygulayıcılar için mükemmel bir kaynaktır. 

Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton ve Andrew G. Barto

Son dönemde en fazla ilerleme kaydeden makine öğrenimi alanlarından biri pekiştirmeli öğrenmedir; yani bir ajanın, maksimum ödüle götüren eylemleri bir ortam içinde öğrenmesi yöntemi. Bu alana ilgi duyuyorsanız, bu kitabı mutlaka okumalısınız. 

Başlığında “Introduction” geçmesine rağmen, Reinforcement Learning, pekiştirmeli öğrenmenin temel fikir ve algoritmalarını kapsamlı biçimde ele alır. 2018’de yayımlanan ikinci baskı, son birkaç yılda ortaya çıkan yeni konuları da içeriyor. Bazı kısımlar oldukça matematiksel olsa da kitap çok açık ve keyifle okunabilir.

Causal Inference in Statistics: A Primer, Judea Pearl, Madelyn Glymour ve Nicholas P. Jewell

Nedensel çıkarım, makine öğreniminde hızla önemli bir konu hâline geliyor. Bu yüzden bu kitap listede yer almayı hak ediyor. Alandaki önde gelen uzmanlar tarafından yazılan Causal Inference in Statistics, nedensellik alanına kapsamlı bir giriş sunuyor. 

Doğası gereği karmaşık olmasına rağmen, klasik istatistikten alınan örneklerle dolu bu kitap, veri bilimcilerin sıklıkla karşılaştığı karar verme ikilemlerini çözmek için nedenselliğin gerekliliğini ortaya koyuyor. 

Nedensellikten söz etmek, şeylerin neden olduğundan bahsetmektir. Bu anlamda kitap, bu önemli konuyu daha derin düşünmenizi sağlayacak, zihin açıcı sorularla dolu. 

Makine Öğrenimi Uzmanı Olun

Makine öğrenimi, veri bilimi içinde en faydalı becerilerden biridir. Alana adım atmanıza veya uzmanlaşmanıza yardımcı olabilecek giderek artan sayıda makine öğrenimi kitabı var. Kitapların ötesinde, DataCamp’te etkileşimli olarak da öğrenebilirsiniz. Aşağıdaki kaynaklara göz atın:

• Hem Python hem de R’da çeşitli makine öğrenimi kurslarını kapsayan geniş bir kurs kataloğu
• Makine öğrenimi hile sayfamıza göz atın
• Nasıl makine öğrenimi mühendisi olunur rehberimizi okuyun
• En iyi makine öğrenimi mülakat soruları rehberimizle ilham alın
• Yapay zekâ yolculuğunuza AI öğrenme merkezimiz üzerinden başlayın
• DataFramed podcast’ini dinleyin