Python Programlama ve A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi

İşte bu konuları kapsayan ve Machine Learning model deployment için Python ve FLASK ile REST API yazılımları geliştirme konusunda bilgi edinen bir öğrenci için bir eğitim planı:

Adım 1: Temel Bilgiler ve Makine Öğrenmesi Modelleri

1. Matplotlib: Grafik ve görsel veri analizi yapmak için Python'da kullanılan kütüphanesini öğrenin.
2. Kaggle Platformu: Veri bilimi ve makine öğrenmesi ile ilgili verilerle eğitim ve çalışma tasarımı yapmak için kullanılan platform üzerinde calışmalısın.
3. Jupyter Notebook: Veri analizi ve makine öğrenmesi projelerini geliştirmek için Python'un popüler bir ortamında kodlarınızı yazmalı ve çalıştalısın.
4. İstatistiksel Ölçümler: İşlenme, Ortalama (Mean), Medyan, Mod, Varyans, Standart Sapma gibi temel istatistiksel ölçümlere tanıkalımsın ve veri setlerinde bu ölçümleri nasıl kullanacağınızı öğrenin.
5. Outlier Tespiti ve Filtreleme Teori: Eski veya hatalı verileri tespit etmeyi ve outlier'ları filtrelemeyi öğrenin.

Adım 2: Makine Öğrenmesi Modelleri

1. Lineer Regresyon: Veriler arasındaki ilişkili bir ilişki modelini eğitin.
2. Süpervisel Öğrenme Modelleri: Kategorik sınıflandırma, çok sınıf sınıflandırma veya regresyon gibi temel süpervisel öğrenme modellerini kullanarak eğitim yapmalısın.
3. Süzme (Scaling) ve Normalizasyon: Verilerin değerlerini oranta şeklinde değiştirmek ve model performansı artırmak için normalizasyon, standartleşme veya z-score scalering tekniklerini öğrenin.
4. Piyano Düzeltmecisi (Pipeline): Veri ön işleme ve makine öğrenmesi modellerini sürekli bir akıyda sürerek kullanmayı planlayın ve uygulayın.
5. Clustering: Verileri gruplandırmak için küme üzerinde hacimlendirme (k-means), yapay sinir ağları tabanlı clustering gibi algoritmaları öğrenin.
6. Dimansyon Azaltma (Dimensionality Reduction): Verilerin boyutunu azaltmayı ve kaliteli veri özelliklerini çıkarmayı öğrenin. PCA (Principal Component Analysis) gibi tekniklerle uygulayın.

Adım 3: NLP (Natural Language Processing) Projeleri

1. Sentiment Analizi: IMDB film yorumları üzerinde duygu analizi yaparak, yorumların genel duygusunu bulmayı öğrenin.
2. Word2Vec ve BERT: Metinlerden özellik çıkarma tekniklerini veya BERT gibi pre-trained büyük dil modellerini kullanarak NLP uygulamaları geliştirin.

Adım 4: Model Deployment için Python ve FLASK

1. FLASK Nedir?: Bir web framework'ı olan FLASK hakkında bilgi edinin ve basit bir web uygulaması geliştirmek için kullanın.
2. Model Serialize Edilerek Kaydedilmesi: Eğitenmiş modelinizi Python'un pickle veya joblib gibi kütüphanelerle serialize edin, böylece dosyaya kaydedin ve sonrasında tekrar yükleyebilirsiniz.
3. REST API Tasarımı: CRUD (Create, Read, Update, Delete) operasyonlarını destekleyen bir REST API tasarlayın ve uygulayın.
4. Python ve Flask ile Model Servisini: Eğitenmiş modelinizi FLASK uygulamasınız içinde servis olarak kullanmayı öğrenin ve HTTP protokolü üzerinden erişilebilir bir API yapın.
5. Client Programlaması: Kendi yazdığınız REST API'si test etmek için Python ile client programı yazın ve API'ye istek göndererek cevabı almayı öğrenin.

Adım 5: Proje Üzeri İşlevsellendirme

• Bölüm Sonu Projesi: NLP kullanarak IMDB filmlerine yapılan yorumlar üzerinde Sentiment Analizi Yazılımı geliştirin. Stoker'ın veya BERT modellerini kullanarak metinleri işleyin ve modelinizi FLASK uygulamasınız içinde bir servise işleyin. Bu proje, veri bilimi, NLP, web geliştirme ve API erişim gibi birçok farklı beceri üzerinden geniş bir renkler paletine sahiptir.

Bu adımları takip ederek, makine öğrenmesi modellerini nasıl eğitip ve web uygulamaları içinde servisleyeceğini öğrenirsiniz ve gerçek dünya verileri üzerinden bir proje geliştirmek üzere hazırlanacaksınız. Bu süreçte, Python programlama dili ve FLASK web framework'ı hakkındaki bilgi gereklilerek minimum olmalı ve bu becerilerle eğitim alışverişlerinizi yapabilirsiniz.