Yapay Zekâ Öğrenmek İçin 10 Ücretsiz Araç (Güncel Liste)

Bu liste ilk yayımlandığında bazı araçlar bugünkünden farklıydı: Microsoft’un klasik Azure Machine Learning Studio’su 31 Ağustos 2024’te kapatıldı, OpenAI Gym’in bakımı Gymnasium adıyla başka bir vakfa geçti, bazı ticari platformların ücretsiz sürümleri değişti. Listeyi bu yüzden baştan güncelledik ve araçları öğrenme sırasına göre dizdik. Sohbet asistanları ve not alma gibi günlük kullanım araçları arıyorsan üniversite öğrencileri için yapay zekâ araçları rehberimize bakabilirsin; bu yazı daha çok yapay zekâyı “yapmayı” öğrenmek isteyenler için.

Başlamadan önce: Nereden başlamalısın?

Makine öğrenmesine girişte önerilen yol genellikle şöyle: temel Python, ardından veriyle çalışma (pandas, grafik çizme), sonra klasik makine öğrenmesi (scikit-learn), en son derin öğrenme (PyTorch ya da TensorFlow). Aşağıdaki araçları da bu sıraya göre düşünebilirsin. Matematik tarafında doğrusal cebir, olasılık ve temel türev bilgisi işini çok kolaylaştırır.

Kod yazacağın ortamlar

1. Google Colab

Google Colab, tarayıcıda çalışan bir Jupyter not defteri ortamı. Bilgisayarına hiçbir şey kurmadan Python kodu yazabilir, not defterlerini Google Drive’da saklayabilir ve paylaşabilirsin. Ücretsiz sürümde sınırlı ve garanti edilmeyen GPU erişimi de var; kaynak kullanımı yoğunluğa göre değişebiliyor. Derslerdeki örnekleri denemek için en kolay başlangıç noktası.

2. Kaggle

Kaggle üç şeyi bir arada sunuyor: haftalık kota ile ücretsiz GPU kullanabileceğin not defterleri, binlerce açık veri seti ve kısa, uygulamalı ücretsiz kurslar (Kaggle Learn). Başkalarının paylaştığı çözümleri incelemek ve yarışmalara katılmak, gerçek veriyle çalışma alışkanlığı kazandırıyor. Kaggle profilin, staj başvurularında küçük bir portfolyo işlevi de görebilir.

Temel kütüphaneler

3. scikit-learn

scikit-learn, Python’da klasik makine öğrenmesinin standart kütüphanesi. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme ve model değerlendirme araçlarını tutarlı bir yapıyla sunuyor. Dokümantasyonundaki örnekler ve kullanıcı kılavuzu başlı başına bir ders kitabı gibi. Derin öğrenmeye geçmeden önce burada “eğitim/test ayrımı”, “aşırı öğrenme” ve “çapraz doğrulama” gibi kavramları oturtmak çok değerli.

4. PyTorch

PyTorch, Meta’nın geliştirdiği ve 2022’den beri Linux Foundation bünyesindeki PyTorch Foundation tarafından yürütülen açık kaynaklı derin öğrenme kütüphanesi. Python’a yakın, esnek yapısı nedeniyle akademik araştırmalarda çok yaygın. Resmî sitedeki başlangıç eğitimleri (tutorials) iyi bir giriş sunuyor.

5. TensorFlow ve Keras

TensorFlow, Google’ın açık kaynaklı makine öğrenmesi platformu; modelleri mobil cihazlara ve web’e taşımak için de araçlar içeriyor. Keras ise sinir ağlarını birkaç satırla kurmanı sağlayan üst düzey bir arayüz. Keras 3 sürümüyle birlikte aynı kodu TensorFlow, JAX ya da PyTorch üzerinde çalıştırabiliyorsun. Derin öğrenmeye hızlı bir giriş yapmak isteyenler için Keras iyi bir seçim.

Hazır modeller ve özel alanlar

6. Hugging Face

Hugging Face, açık modellerin, veri setlerinin ve demoların paylaşıldığı bir platform. Metin sınıflandırma, çeviri ya da görüntü tanıma gibi işler için önceden eğitilmiş bir modeli birkaç satır kodla deneyebilirsin. Sitede büyük dil modelleri ve diğer konularda ücretsiz kurslar da bulunuyor.

7. Gymnasium

Pekiştirmeli öğrenmeye (bir ajanın deneme yanılma ve ödül yoluyla öğrenmesi) ilgin varsa, OpenAI Gym’in devamı olan Gymnasium‘a bakmalısın. Bakımını Farama Foundation yapıyor. Dengede durmaya çalışan bir çubuk ya da basit oyunlar gibi hazır ortamlarda kendi algoritmalarını test edebilirsin.

Kod yazmadan denemek isteyenler için

8. Orange Data Mining

Ljubljana Üniversitesi’nde geliştirilen Orange, kutucukları birbirine bağlayarak veri analizi ve makine öğrenmesi akışları kurmanı sağlayan açık kaynaklı bir program. Bir modelin veriyle nasıl çalıştığını görsel olarak anlamak için çok öğretici; mühendislik dışı bölümlerdeki öğrenciler için de uygun.

9. Weka

Yeni Zelanda’daki Waikato Üniversitesi’nin geliştirdiği Weka, uzun süredir üniversite derslerinde kullanılan açık kaynaklı bir veri madenciliği aracı. Grafik arayüzüyle sınıflandırma, kümeleme ve özellik seçimi algoritmalarını kod yazmadan deneyebilirsin.

10. Teachable Machine

Google’ın tarayıcıda çalışan Teachable Machine aracıyla, kameranla çektiğin görüntülerden ya da ses kayıtlarından birkaç dakikada basit bir sınıflandırma modeli eğitebilirsin. Makine öğrenmesinin mantığını ilk kez görmek ya da bir sunumda canlı örnek göstermek için ideal.

Hangi araç kime uygun?

Araçlardan daha fazla verim almak için

• Küçük bir proje seç: Örneğin kendi şehrinin hava durumu verisiyle bir tahmin modeli ya da ders notlarını konularına göre ayıran bir sınıflandırıcı. Proje, öğrendiklerini birbirine bağlar.
• Kodunu GitHub’da paylaş: Staj ve iş başvurularında somut bir kanıt olur. Yapay zekâ ve veri alanındaki staj ilanlarını Fırsat Radarı‘ndan takip edebilirsin.
• Ücretsiz kotalara dikkat et: Colab ve Kaggle’daki GPU süreleri sınırlı; uzun eğitimleri küçük veriyle test ettikten sonra başlat.
• Öğrenci avantajlarını araştır: Büyük bulut sağlayıcıları ve GitHub, öğrencilere çeşitli ücretsiz kredi ve araç paketleri sunabiliyor; koşullar değiştiği için güncel şartları resmî sayfalardan kontrol et.

Kaynaklar

• scikit-learn – User Guide
• PyTorch Foundation
• Keras 3 duyurusu ve dokümantasyonu
• Farama Foundation – Gym’in bakımının Gymnasium olarak devralınması
• Kaggle Learn – Ücretsiz kurslar
• Google Colab – Sık Sorulan Sorular

İlgili: Yapay Zeka ile Ders Notu Hazırlama: 4 Pratik Yöntem + Şablonlar · Üniversite Öğrencileri İçin En Faydalı Yapay Zeka Araçları (2025 Güncel Rehber)