DEEP LEARNİNG (KERAS) EĞİTİMİ

Deep Learning (Keras) Eğitimi, ekibinizin derin öğrenme problemlerini uçtan uca çözebilmesi için Keras ile pratik bir temel sağlar. Veri hazırlama, model tasarımı ve eğitim süreçlerini doğru kurgulayarak daha hızlı prototip çıkarır, daha kararlı sonuçlar üretirsiniz.

Eğitim boyunca gerçek senaryolara uygun örneklerle; sınıflandırma, regresyon ve görsel görevlerde ağ mimarisi seçimi, düzenlileştirme ve performans iyileştirme adımlarını uygularsınız. Böylece model doğruluğu kadar bakım, izlenebilirlik ve üretime geçiş gereksinimlerini de aynı çerçevede yönetebilirsiniz.

Katılımcı Profili

Eğitim aşağıdaki profiller için uygundur:

Veri bilimciler: Keras ile modelleme hızını artırmak
Makine öğrenmesi mühendisleri: Eğitim akışlarını standardize etmek
Yazılım geliştiriciler: ML modellerini ürünlere entegre etmek
Analistler: Tahminleme problemlerinde derin öğrenme denemek
Ar-Ge ekipleri: Prototipten üretime geçişi iyileştirmek

Ön Gereklilikler

Bu eğitimden en yüksek verimi almak için aşağıdaki ön koşullar önerilir:

Python ile temel seviyede kodlama deneyimi
NumPy ve pandas ile veri işleme temelleri
Lineer cebir ve olasılık konularına aşinalık
Makine öğrenmesine giriş kavramlarını bilmek
Jupyter/Notebook ortamında çalışma pratiği

Süresi ve Tarihi

Süre: 4 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.

Kazanımlar

Bu eğitimin sonunda ekipler aşağıdaki yetkinlikleri kazanır:

Keras ile temel ve ileri seviye model mimarileri kurma
Veri hattı tasarlayıp eğitim performansını artırma
Overfitting riskini azaltacak düzenlileştirme tekniklerini uygulama
Callback ve metriklerle eğitim sürecini yönetme
Hiperparametre ayarı ve deney kıyaslama yaklaşımı geliştirme
Model değerlendirme ve hata analizi pratikleri kazanma
Kaydetme, sürümleme ve tekrar üretilebilir eğitim akışları kurma
Üretime hazırlık için temel serving ve dağıtım mantığını kavrama

Deep Learning (Keras) Eğitimi Konuları

1. Deep Learning (Keras) Eğitimi - Temel Kavramlar ve Kurulum

Derin öğrenmenin problem tiplerine göre konumlandırılması
Keras ve TensorFlow ekosisteminin bileşenleri ile tanışma
Çalışma ortamı kurulumu, GPU seçenekleri ve pratik kontroller
Notebook akışı ile tekrar üretilebilir deney yapısı kurma
Veri seti, etiket ve hedef değişken tasarımının mantığı

2. Deep Learning (Keras) Eğitimi - Keras API Mantığı ve Model Yapısı

Sequential yaklaşımıyla hızlı model tasarımı kurma
Functional API ile esnek mimariler oluşturma ve yönetme
Katman, aktivasyon ve ağırlık kavramlarını uygulamalı anlama
Model özetleriyle parametre sayısını ve maliyeti yorumlama
Girdi boyutları ve veri şekli hatalarını sistematik yakalama

3. Veri Hazırlama ve Normalizasyon Yaklaşımı

Özellik ölçekleme için doğru yöntem seçimi yapma
Eksik değer ve aykırı gözlem stratejilerini planlama
Train-validation-test ayrımı ile sızıntıyı engelleme
Pipeline mantığı ile veri dönüşümlerini standartlaştırma
Etiket kodlama ve sınıf dengesizliği etkisini yorumlama

4. tf.data ile Veri Hattı Tasarımı

Dataset oluşturma ve veri kaynağını doğru tanımlama
Map, batch ve prefetch kullanımı ile akışı hızlandırma
Shuffle stratejisiyle genelleme gücünü artırma
Cache ve paralel işlem ile eğitim süresini iyileştirme
Veri hattı hatalarını loglayıp hızlı teşhis etme

5. Kayıp Fonksiyonları ve Optimizasyon Mantığı

Problem tipine göre loss fonksiyonu seçimi yapma
Optimizer seçeneklerinin farklarını pratikte gözlemleme
Learning rate etkisini ölçerek stabil eğitim sağlama
Momentum ve adaptif yöntemlerle yakınsamayı iyileştirme
Gradient sorunlarını yorumlayıp önleyici önlemler alma

6. Metrikler ve Performans Değerlendirme

Accuracy dışındaki metriklerle sonuçları doğru okuma
Precision-recall dengesi için eşik seçimi yapma
Confusion matrix üzerinden hata türlerini analiz etme
Regresyon problemlerinde hata ölçümlerini yorumlama
Cross-validation mantığını derin öğrenmede konumlandırma

7. Düzenlileştirme ve Overfitting ile Mücadele

Dropout ile genelleme gücünü pratikte artırma
L1/L2 weight decay yaklaşımını doğru yerde uygulama
Data augmentation ile veri çeşitliliğini yükseltme
Early stopping ile gereksiz eğitimi önleme ama dikkatli ayarlama
Bias-variance dengesini gözlemleyerek model karmaşıklığı seçme

8. Callback Mekanizması ile Eğitim Yönetimi

ModelCheckpoint ile en iyi ağırlıkları saklama
ReduceLROnPlateau ile öğrenme oranını dinamik ayarlama
TensorBoard ile eğitim sürecini izlemek için yapı kurma
Özel callback yazarak süreç kontrolünü genişletme
Callback sırası ve etkileşiminin sonuçlara etkisini yorumlama

9. Model Mimarisinde Katman Seçimi ve Tasarım

Dense ağlar için katman sayısını amaçla hizalama
Aktivasyon fonksiyonlarını doğru problem için seçme
Batch normalization ile eğitim stabilitesini artırma
Residual yaklaşımı ve derinleşmenin pratik sınırlarını anlama
Mimari değişikliklerini deney planıyla karşılaştırma

10. CNN ile Görsel Problemler ve Keras Uygulamaları

Convolution ve pooling ile özellik çıkarımı mantığını kavrama
Görüntü veri hazırlama ve normalizasyon stratejisi kurma
Basit CNN mimarisi ile sınıflandırma modeli geliştirme
Transfer learning ile hızlı sonuç alma ve fine-tuning yapmak
Overfitting riskini izleyip iyileştirmeleri planlama

11. RNN/LSTM ile Sıralı Veriler ve Zaman Serileri

Sıralı veri temsili ve pencereleme yaklaşımı kurma
SimpleRNN ve LSTM farkını deneyerek gözlemleme
Masking ve padding ile değişken uzunlukları yönetme
Teacher forcing ve stabil eğitim pratiklerini uygulama
Hata analizinde gecikme ve trend etkisini yorumlama

12. Transformer Mantığına Giriş ve Pratik Keras Kullanımı

Attention mekanizmasının neden gerekli olduğunu anlama
Embedding ve positional encoding kavramlarını kavrama
Keras ile basit attention bloğu kurup çalıştırma
Model boyutu ve hesap maliyetini dengeli seçme
Deney sonuçlarını metriklerle karşılaştırıp karar verme

13. Hiperparametre Ayarı ve Deney Kıyaslama

Hiperparametre alanını hedefe göre daraltma
Deney takibi ile karşılaştırılabilir sonuç üretme
Basit arama stratejileriyle iyileştirme yapmak
Seeds ve deterministik ayarlar ile tutarlılık sağlama
Sonuçların istatistiksel olarak anlamını yorumlama

14. Model Kaydetme, Yükleme ve Sürümleme

SavedModel ve H5 format farklarını doğru seçme
Özel katman ve custom object kullanımını yönetme
Sürümleme yaklaşımı ile geri dönüş planı oluşturma
Model artefaktlarını test ederek güvenli yayınlama
Tekrar üretilebilirlik için ortam ve bağımlılıkları kaydetme

15. Hata Analizi, Debugging ve İyileştirme Stratejileri

Eğitim eğrilerini yorumlayarak kök nedeni bulma
Yanlış etiket ve veri kalitesi sorunlarını ayıklama
Gradient patlaması ve sönmesi için çözüm uygulama
Model kapasitesi ve veri miktarı dengesini yeniden kurma
Ölçümleri raporlayarak ekip içinde ortak dil oluşturma

16. Üretime Hazırlık: Basit Serving Yaklaşımı ve API Entegrasyonu

Inference akışı ve gecikme hedeflerini belirleme
Model çıktısını iş kurallarına uygun hale getirme
API katmanında giriş doğrulama ve hata yönetimi kurma
Basit izleme metrikleriyle performans düşüşünü yakalama
Rollout stratejisi ile riskleri kontrollü azaltma

17. Ek Eğitim: TensorFlow

TensorFlow ekosistemi ve temel bileşenleriyle başlangıç
Tensor yapısı, shape yönetimi ve temel operasyonları uygulama
Graph ve eager execution farkı ile doğru kullanım seçimi
tf.data ile veri boru hattı kurmak için iyi pratikler
Custom training loop ile eğitim kontrolünü artırma yöntemleri
tf.function kullanımıyla performans artırmak ve izlemek
Model kaydetme, yükleme ve versiyonlama stratejileri uygulama
TensorBoard ile metrik takibi ve deney karşılaştırması yapmak
Dağıtık eğitim temelleri ve stratejilerle ölçekleme mantığı
Debugging yaklaşımlarıyla hataları teşhis etmek ve düzeltmek

18. Ek Eğitim: Model Serving & Deployment (TF Serving / API)

TF Serving ile model yayınlama akışını tanımlama
REST ve gRPC çağrılarıyla servis entegrasyonu kurma
Versiyonlu model yönetimi ile güvenli güncelleme yapmak
Load ve latency ölçümleriyle kapasite planı oluşturma
Canary yaklaşımıyla üretimde riskleri azaltma ama izleme kurmak

19. Ek Eğitim: Edge Deployment (TFLite pratikleri)

TFLite dönüşümü için uygun model tasarlama
Quantization ile boyutu düşürme ve kaliteyi ölçme
Mobil cihazlarda inference akışını örnekle kurma
Performans profilleme ile darboğazları tespit etme
Edge senaryolarında enerji ve gecikme hedeflerini dengeleme

Deep Learning (Keras) Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları

Keras ile Sequential ve Functional API arasında nasıl seçim yapılır?

Basit doğrusal akışlar için Sequential hızlıdır; çoklu giriş/çıkış, dallanan yapılar ve paylaşımlı katmanlar için Functional API daha uygundur. Eğitimde her iki yaklaşımı da örneklerle karşılaştırırız.

Overfitting’i azaltmak için en etkili pratikler nelerdir?

Dropout, L2 düzenlileştirme, veri artırma, erken durdurma ve doğru veri bölme temel yaklaşımlardır. Ayrıca model kapasitesi ve öğrenme oranı ayarlarıyla genelleme performansı güçlendirilir.

tf.data kullanmak eğitim performansını gerçekten artırır mı?

Evet. Özellikle büyük veri setlerinde batch, prefetch, cache ve paralel map gibi adımlarla I/O gecikmesi azalır ve GPU/CPU daha verimli kullanılır. Eğitimde bu akışı birlikte kurarız.

Transfer learning ile fine-tuning süreci nasıl yönetilir?

Önce taban model dondurularak üst katmanlar eğitilir, sonra seçili katmanlar açılarak düşük öğrenme oranıyla fine-tuning yapılır. Böylece daha az veriyle daha iyi sonuç alınabilir ve aşırı uyum riski yönetilir.

Eğitim içeriğini ihtiyaçlarımıza göre özelleştirebilir misiniz?

Evet. Eğitim öncesinde ihtiyaç analizi yaparak içerik ve örnekleri ekibinize göre uyarlayabiliriz. Modüller eklenebilir, bazı başlıklar derinleştirilebilir veya sadeleştirilebilir.

Eğitim yeri, yöntemi ve sertifikasyon süreci nasıl ilerliyor?

Eğitim online (canlı) veya yerinde gerçekleştirilebilir; tarih ve saatleri ekibinizin uygunluğuna göre planlarız. Program sonunda katılım sertifikası verilir; talep edilirse ölçme-değerlendirme ve raporlama eklenebilir.