Ekibimizi ve üzerinde çalıştığımız işleri daha yakından inceleyin 👉 MultiGroup.hq
Online serimiz olan "DataCommit" etkinliğimize katılın. Data expertler ile soru-cevap fırsatını yakalayın. Herkes davetlidir. Geçmiş etkinlik kayıtları için 👉 DataCommit
DataCommit'te önerilen kaynaklara erişmek için 👉 DataCommit
👋 Kaynak arşivine katkı sağlamadan önce lütfen Contribution Guide'a göz atınız.
| 🐍 Python & SQL | 📈 Machine Learning | 📝 Natural Language Processing |
|---|---|---|
| 📊 Data Science | 🚀 MLOps & Cloud | 🤖 GenerativeAI |
| Selin Çıldam | Göker Güner | Enes Fehmi Manan |
| 🗂️ Structured | 🧠 Unstructured |
|---|---|
| 🐍 Python & SQL | 🤖 GenerativeAI |
| 📊 Data Science | 📝 Natural Language Processing |
| 📈 Machine Learning | 🧬 Deep Learning |
| 📚 Data Books | 👁️ Computer Vision |
| 📰 Data Papers | 🚀 MLOps & Cloud |
Click to expand!
- SQL Cheatsheet - SQL kavramlarına hızlıca göz atın.
- Learn SQL in stages - SQL bilginizi pratiklerle geliştirin.
- Hackerrank Python - Python'da algoritma pratiği yapın.
- Hackerrank SQL - SQL'de pratik yapın.
- NeetCode Data Structures - Veri yapıları konusunda pratik yapın.
- algoleague - Çeşitli dillerde algoritma sorularını çözebileceğiniz ve yarışmalara katılabileceğiniz yerli platform.
- Grind 75 questions - Planlı bir şekilde algoritma mülakatlarındaki ana konsteptleri halledin.
- Intro to SQL: Querying and managing data- SQL dilini sıfırdan başlayarak öğrenin.
- Advanced SQL- SQL bilginizi genişletin.
- SQL Tutorial- Adım adım SQL öğrenin.
- Yazbel Belgeleri - Python dilini Türkçe olarak detaylı bir şekilde öğrenin.
- CS50 Python - Harvard'ın ünlü CS50 dersinin Python için özel versiyonu.
- 30 Days of Python - 30 günde Python öğrenin.
- Code. Simply. Clearly. Calmly. - Python'daki birçok temel konsepti kısa ve öz videolar üzerinden öğrenin.
Click to expand!
- Veri Defteri - Veri Biliminin bir çok konusu hakkında hem blog hem video tutorialları olan websitesi.
- Yapay Zekâ Araştırma İnisiyatifi - Derin öğrenme konusunda birçok iyi kaynağın çevrilmiş hallerinin derlendiği websitesi.
- Data Science Roadmap - Veri bilimi için temel öğrenilmesi gereken konseptleri gösteren akış diyagramı.
-
📹 Video Tutorials
- Virtualenv - Virtual environment neden gereklidir ve neden kullanılır. Detaylı öğrenin.
-
📖 Blog Tutorials
- Difference of Data Science and Machine Learning - Veri Biliminin temel kavramlarına aşina olun.
- 🛠️ Virtual Environment
- Python Virtual Environment - Sanal ortamların nasıl kurulacağını ve neden kullanıldığını öğrenin.
- 📹 Video Tutorials
- Statistics for Data Science- Veri Bilimi için gerekli istatistik altyapısını edinin.
- Handling Missing Values - Eksik verilere nasıl yaklaşılacağını öğrenin.
- Discover Feature Engineering - Feature engineering nedir, nasıl yapılır? Mantığını öğrenin.
- Feature Engineering for Machine Learning - Veri ön işleme adımının nasıl yapılacağını öğrenin.
Click to expand!
- Makine Öğrenmesine Giriş - ML teorisini detaylı bir şekilde öğrenin. Ders kaynaklarına buradan erişebilirsiniz.
- AI for Beginners - Microsoft tarafından yayınlanan AI kursu.
- Google ML Crash Course: Google'ın ML üzerine kapsamlı temel bir kursu, pek çok ML kavramına dair temel bilgi edinmek ve kariyerine sağlam başlangıç noktaları oluşturmak isteyenler için.
- Coursera ML Specialization: Coursera'nın toplam 4 kurstan oluşan ML Uzmanlık serisi. Teorik bilginin yanı sıra notebook ödevleriyle birlikte ML kodlama pratiğine başlamak isteyenler için.
- Kaggle Intro to ML: Kaggle'ın temel seviye ML kursu. Basit seviyede konseptler, tanımlar içerir.
- Kaggle Intermediate ML: Kaggle'ın giriş seviye kursunun devamı niteliğinde, yine de seviyesi çok üst düzey değil. Başlangıç seviyesinde olanların da rahatlıkla takip edebilecekleri bir kurs.
- DataTalksClub ML Zoomcamp: DataTalksClub'ın ML Zoomcamp'i. İçerikleri kendi hızınızda tüketebilirsiniz ancak, yılın belli dönemlerinde Zoom üzerinden dersler, ödevler vb. şeklinde de takip edilen "Zoomcamp"leri mevcut.
- ☕Supervised Learning: Stanford'un CS229: Machine Learning dersine ait Türkçeye çevrilmiş Gözetimli öğrenme notları.
- ☕Unsupervised Learning: Stanford'un CS229: Machine Learning dersine ait Türkçeye çevrilmiş Gözetimsiz öğrenme notları.
- What is Overfitting?: Overfitting kavramını ve kaçınmanın yollarını öğrenin.
- Scikit Learn Official Document: Temel algoritmalar, preprocess yöntemleri, model başarı ölçümlemeleri gibi Machine Learning'e ait neredeyse bütün konseptler için Python dilinde kullanabileceğiniz scikit-learn'ün resmi dokümantasyonu.
- Machine Learning Basics - Makine öğrenmesi algoritmalarının hem teorisini hem pratiğini notebooklar üzerinden adım adım implemantasyonuyla birlikte veren repo.
- ☕☕PapersWithCode - ML/AI Scientist rollerinde yeni çıkan paperları takip etmek ve elbette bunları hızlıca deneyip çalıştığınız şirket adına işe yararlılığını ölçmek önem taşıyor. Paperswithcode, yeni çıkan paper'ları kodlarıyla birlikte sunuyor.
- AIPaper.Dev - Alanlarına ayrılmış bir biçimde paperları burada derli toplu görebilirsiniz. Her paper, onu okuyabileceğiniz bir arxiv bağlantısı da içeriyor. Aylık 2$ karşılığında paper özeti gibi ek özelliklere de erişebiliyorsunuz.
- Freecodecamp ML Course for Beginners: Freecodecamp'in yeni başlayanlar için 9 saat 52 dakikalık tek parça ML kursu.
- Yapay Öğrenme için Matematik - Makine öğrenmesi için gereken matematiği öğrenin.
- UCI ML Repository: UC Irvine üniversitesine ait veri setleri. Kendi kütüphanesi ile direkt olarak python projesinin içerisine import edebiliyorsunuz.
- Kaggle Datasets: Kaggle platformundaki veri setleri. Giriş seviyesi kurslardan sonra hangi alanda hangi veri türüyle çalışmak istediğine karar verme aşamasında mutlaka göz atılmalı.
- Awesome Repo: Başlangıç seviyesi küçük veri setlerinin ardından daha büyük projeler çıkarmak isteyenler için daha gelişmiş veri setlerinin olduğu bir repo. Bu repoda ilgi alanlarınıza göre ayrılmış başka alanlardaki veri setlerini de görebilirsiniz.
Data alanında yazılmış yerli ve yabancı kitapların listesini görmek için tıklayınız.
Data alanında yazılmış yerli ve yabancı makalelerin listesini görmek için tıklayınız.
Click to expand!
- Chatbot Arena Leaderboard - LLM'lerin değerlendirilmesi ve topluluk desteği ile sıralanması ile oluşan liderlik tablosu.
- LLMOps Database - Gerçek dünya senaryolarında LLM'lerin nasıl kullanıldığını ayrıntılı bir şekilde görebileceğiniz web sitesi.
- ML and LLM system design - ML ve LLM için oluşturulmuş 500+ case study.
- LLM Nasıl Çalışır? - LLM'lerin nasıl çalıştığını interaktif bir şekilde anlatan web sitesi.
- https://research.aimultiple.com/generative-ai-applications/ - GenAI gerçek hayat örnekleri.
- Haystack Cookbook - Farklı araçlar kullanılarak yapılmış çeşitli GenAI uygulama örnekleri bulabileceğiniz bir repo.
- Prompt Engineering Guide - Promt engineering temellerini detaylı bir şekilde öğrenin.
- ☕ LLM Course - LLM'leri notebooklar üzerinden detaylı anlatan repo.
- ☕ GenAI Agents - Birçok farklı konsteptte agent notebookunu başlangıçtan ileri seviyeye doğru anlatan repo.
- ☕☕ Annotated Research Paper Implementations - Milestone paperların torch tabanlı implemanstasyonlarını içeren websitesi.
- LLM Engineers Handbook - Başlangıç seviyesinden deploy almaya kadar giden LLM ve RAG uygulamalarınızı AWS içerisinde deploylamayı gösteren repo ve kitap.
- Gemini API by Google - Gemini API üzerinden GenAI temellerini öğrenin.
- Building AI Applications with Haystack (DeepLearning.AI) - Haystack kullanarak farklı GenAI uygulamaları geliştirmeyi öğrenin.
- Introduction to Generative AI Learning Path - Google Cloud ile GenAI-LLM temellerini öğrenin.
- RAG & Agents - RAG ve Agentların temellerini Prof. Tom Yeh'ten öğrenin.
- ☕ Deep Dive into LLMs like ChatGPT - Karpathy ile LLM'lerin temellerine derin bir dalış yapın.
- GenAI wit Gradio - Gradio ile GenAI uygulamalarının nasıl deploy edileceğini öğrenin.
- ☕ Multi AI Agent Systems with crewAI - Multi Agent sistemlerin temellerini CrewAI ile öğrenin.
- ☕☕ Practical Multi AI Agents and Advanced Use Cases with crewAI - Çeşitli AI Agent senaryolarını Crew AI üzerinden deneyimleyin.
- How Large Language Models work - Teknik bilgiye boğulmadan LLM'lerin nasıl çalıştığını öğrenin.
- BERT 101 🤗 State Of The Art NLP Model Explained - Bert nedir, nasıl kullanılır, farklı Bert türleri nelerdir konularında bilgi sahibi olun.
- Anthropic's Prompt Engineering Interactive Tutorial - Anthropics kendi modelleri üzerinden anlattığı Prompt Engineering notebookları.
- Google Agents - Google tarafından yayınlanmış agent eğitim dokümanı.
- ☕ A Tutorial on LLM - Transformer mimarisinin nasıl çalıştığını ve GenAI için önemli kavramları öğrenin.
- ☕ MultiModal Uygulama Geliştirip Hugging Face Spaces’te Yayınlamak! - Açık Kaynak LLM'ler ile yaptığınız çalışmaları nasıl yayınlayacağınızı öğrenin.
- ☕ModernBERT - Modernleştirilmiş Bert mimarisini öğrenin.
- ☕Building effective agents - Efektif agent nasıl geliştirilir?
- ☕ How to generate text: using different decoding methods for language generation with Transformers - Transformers modelleri nasıl metin üretiyor?
- ☕ Create a Swarm of Agents - OpenAI'ın Swarm konseptini başka modellerle (Llama, Antropic Claude vs.) nasıl yapılacağını anlatan bir blog yazısı
- ☕☕ LLM Workshop - LLM temellerini notebooklar üzerinden detaylı bir şekilde öğrenin.
- ☕☕ Transformers From Scratch - Sıfırdan Transformers mimarisini öğrenin.
- ☕☕ Llama 3 from Scratch - Llama 3 modelini sıfırdan implemente eden eğlenceli bir notebook.
-
-
📹 Video Tutorials
- Building Systems with the ChatGPT API - ChatGPT API kullanarak LLM'ler ile karmaşık iş akışlarını nasıl otomatikleştireceğinizi öğrenin.
- LangChain for LLM Application Development - LangChain kullanarak LLM'lerin kullanım alanlarını genişletmeyi ve güçlü LLM uygulamaları oluşturmayı öğrenin.
-
📖 Blog Tutorials
- ☕ RAG Techniques - Farklı RAG tekniklerini gösteren repo.
- Creating Your First QA Pipeline with Retrieval-Augmentation - Haystack ile ilk RAG uygulamanızı geliştirin
- (Part 1) Build your own RAG with Mistral-7B and LangChain - Mistral-7B üzerinde nasıl RAG yapılacağını adım adım giderek anlatan yazı serisi.
- ☕ The 4 Advanced RAG Algorithms You Must Know to Implement - İleri RAG tekniklerini öğrenin ve uygulamasını görün.
- ☕ (Part 1) Advanced Retrieval: Extract Metadata from Queries to Improve Retrieval - Metadata filtering, query decomposition gibi tekniklerle ileri seviye RAG uygulamaları geliştirmeyi anlatan yazı serisi
- Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1 - Kendi RAG uygulamanızı direkt olarak doküman üzerinden ilerleyerek oluşturabileceğiniz bir yazı serisi. Sadece part 1 ve 2 var. Direkt LangChain üzerinden erişebilirsiniz.
-
-
-
📹 Video Tutorials
- ☕ Finetuning Large Language Models - Lamini kullanarak LLM'lere nasıl ince ayar yapabileceğinizi öğrenin.
-
📖 Blog Tutorials
- ☕ Fine-Tuning Mistral 7b in Google Colab with QLoRA (complete guide) - Mistral-7b üzerinden nasıl fine tuning yapılacağını öğrenin.
- Fine-tune a pretrained model - Hugging Face tarafında ince ayar nasıl yapılır.
- ☕☕ BERT Fine-Tuning Tutorial with PyTorch - Pytorch ile Bert'i fine tune ederek, konuya derinlemesine dalın.
- A Gentle Introduction to 8-bit Matrix Multiplication for transformers at scale using Hugging Face Transformers, Accelerate and bitsandbytes - Quantization nedir ve neden yapılmalıdır?
- Code LoRA from Scratch - LoRA metodunu sıfırdan öğrenin.
-
- Transformers - Hugging Face tarafından geliştirilen, NLP ve generative AI modellerini kolayca kullanmanızı sağlayan bir kütüphane.
- LangChain - Büyük dil modelleri (LLM) ile çalışma ve uygulama geliştirme sürecini kolaylaştıran bir framework.
- Haystack - Büyük dil modellerini orkestre ederek farklı kullanım alanlarında (RAG, AI Agent'ları vs.) uygulama geliştirmenizi sağlayan açık kaynak bir framework.
- co:here - Cohere, gelişmiş Büyük Dil Modelleri ve NLP araçlarına erişim sağlar.
- Ollama - Büyük dil modellerini yerel olarak çalıştırmanızı sağlayan bir framework.
- DeepSpeed - Microsoft tarafından geliştirilen, büyük modellerin daha verimli bir şekilde eğitilmesi ve kullanılması için optimize edilmiş bir deep learning optimizasyon kütüphanesi.
- Alpaca-LoRA - LLaMA tabanlı modeller üzerinde düşük kaynakla hızlı ince ayar (fine-tuning) yapmayı sağlayan bir framework.
- Fairseq - Facebook AI tarafından geliştirilen, çeşitli NLP ve sıralı modelleme görevleri için kullanılan bir framework.
- Letta - Eskiden MemGPT iken şu an isim değiştirilerek sunulan yeni bir framework.
- OpenAI - OpenAI'nin API'si, çeşitli doğal dil görevlerini yerine getiren GPT-3 ve GPT-4 modellerine ve doğal dili koda çeviren Codex'e erişim sağlar.
- LLaMA - Meta tarafından geliştirilen, 65 milyar parametreli temel bir büyük dil modeli.
- deepseek - Açık kaynak olarak geliştirilen, oldukça başarılı yanıtlar üreten LLM.
- Claude - Anthropic tarafından geliştirilen bir yapay zeka asistanı olan Claude ile konuşun.
- Mixtral - Açık ağırlıklara sahip "sparse mixture of experts" mimarisiyle yüksek kaliteli ve verimli doğal dil işleme çözümleri sunan bir model.
- Grok - xAI tarafından geliştirilen ve açık kaynak ve açık ağırlıklara sahip bir büyük dil modeli.
- 🛠️ Coding Assistants
- GitHub Copilot - GitHub Copilot, OpenAI Codex desteğiyle editörünüzde gerçek zamanlı kod ve fonksiyon önerileri sunar.
- Amazon Q - AWS’nin yapay zeka destekli asistanı; soruları yanıtlar, kod yazar ve görevleri otomatikleştirir.
Click to expand!
- Turkish NLP Resources - Türkçe NLP kaynaklarının derlendiği websitesi.
- NLP Cheat Sheet Repo - Python NLP Cheat Sheet
- High-Quality Resources for studying NLP - Kaliteli NLP kaynakları
- Hugging Face NLP Course - Hugging Face üzerinden NLP temellerini öğrenin.
- Natural Language Processing at UT Austin - Austin üniversitesi NLP dersleri.
- Doğal Dil İşleme Yaz Okulu - Türkçe Doğal Dil İşleme yaz okulu.
- What Is Natural Language Processing? - Doğal Dil İşleme nedir?
- ☕ Natural Language Processing is Fun! - Adım adım NLP temellerini öğrenin. [2],[3], [4], [5]
- NLP Python Repo - Notebooklar üzerinden NLP temellerini öğrenin.
- TR NLP 101 - Türkçe olarak NLP temellerini öğrenin.
- ☕☕ Natural Language Processing Specialization on Coursera - Natural Language Processing Specialization detaylı kurs dokümanları.
Click to expand!
- Learn PyTorch for Deep Learning - Deep learning için Pytorch'u kapsamlı bir şekilde öğrenin.
- ☕☕ PyTorch internals - Pytorch'un nasıl çalıştığını öğrenin.
Derin Öğrenme'nin üç büyük framework'ünün linkleri. Önce Tensorflow veya Pytorch, daha sonra da Jax kurcalanarak devam edilebilir. Her birinin kaynakları, blogları, demoları santim santim takip edildiğinde oldukça öğretici.
Click to expand!
- Community Computer Vision Course - Hugging Face komünitesi tarafından oluşturulan görüntü işleme kursu.
Click to expand!
-
MLOps Zoomcamp - DataTalksClub isimli topluluğun MLOps Zoocamp'i. Self-paced, ama dönem dönem online canlı derslerle dünyanın her yerinden katılımcılarla da senkron bir şekilde ödevli takipli alabiliyorsunuz kursu. Aynı repodan topluluğun web sitesine gidip diğer kursları inceleyebilir ve topluluğa özel kanallara da katılabilirsiniz.
-
MLOps Roadmap - Roadmap.sh, teknolojinin pek çok alanı ile ilgili oldukça detaylı, takip etmesi belki bir yılı bulabilecek dolu dolu roadmapler sunuyor, MLOps roadmapi de bunlardan biri.
-
Marvelous MLOps - MLOps'a dair takip edilesi bir blog, aynı isimli bir Linkedin sayfaları da var, orada daha aktifler.
-
☕☕Google Vertex AI - Google'ın AI platformu Vertex AI'ın dokümanı. Cloud'a dair pek çok doküman&kaynak bulunabilir elbette ama öğrenmenin en iyi yolu kesinlikle orjinal dokümanları incelemek.
-
☕☕AWS Bedrock Samples - AWS Bedrock örneklerini içeren repo.
-
☕Google Cloud Docs Google'ın cloud altyapsına dair, konularına ayrılmış kendi dokümanları. Google, ilk hesap açılışında 300 dolarlık bedava kredi de sunuyor.
-
TechWorld With Nana - Devops bilmeden MLOps eksik kalır, bu Youtube kanalı devops için bulabileceğimiz en iyi kaynaklardan.
-
Cloud Türkiye AWS Talks Youtube Serisi - Cloud Türkiye Topluluğu'nun AWS üzerine konuştuğu Youtube serisi.
-
Ayti Tech Azure Youtube Serisi - Ayti Tech Youtube kanalında Özgür Öztürk'ün hap bilgiler içeren Azure serisi.
-
Freecodecamp Docker&Kubernetes Fundamentals - Freecodecamp'ten yaklaşık 6 saatlik harika bir Docker&Kubernetes giriş kursu.
Bu kadar eğitim, kurs, bilgi vs. elini kirletmeden bir değer taşımıyor. Demolar yapıp bunları yayınlamanızı sağlayabilecek, her birine en az bir, belki birkaç haftasonu ayırabileceğiniz deployment toolları:
Bir diğer önemli konu da uçtan uca pipeline tasarlayabilmek. Bunlar da elbette pratikle olabilecek şeyler. MLOps süreçleri konusunda da oldukça yeterli sayıda open source toollar var.
Click to expand!
Books:
-
☕ Probabilistic Machine Learning: An Introduction - Kevin Murphy - Matematiği seviyorsanız ve ML'in temellerini öğrenmek istiyorsanız, güzel bir başlangıç.
-
☕☕ Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics - Kevin Murphy - Matematiği seviyorsanız ve ML temeliniz varsa, bunu daha ileriye taşımak istiyorsanız göz atabilirsiniz.
Reddit:
-
Leetcode - FAANG mülakatları ile ilgili deneyimleri okuyabilirsiniz.
-
Cscareerquestions - Genel CS ilgili soru-cevapların olduğu bir yer.
-
MachineLearning - Genel olarak ML ile ilgili ilginç başlıklar bulabilirsiniz.
-
LocalLLaMa - Yeni çıkan LLM'lerin yorumlarına ulaşabilirsiniz.
-
EngineeringResumes - CV değerlendirmeleri bulabilirsiniz.
-
Programming - Can sıkıntısında dolaşmak için :)
YouTube:
-
☕ Ritvikmath - Genel Data Science konseptlerini anlamak için güzel bir kanal.
-
3blue1brown - Animasyonlu ilginç konu anlatımları bulabilirsiniz.
- DataTalks.Club - Data alanında ünlü insanları konuk eden bir podcast
- ☕ AI News by Smol AI - Önde gelen araçlarının discord sunucularında, popüler subredditlerde, sosyal medyada olan AI ile alakalı haberleri derleyen günlük bülten
- Lu.Ma Istanbul - kommunity.com veya meetup gibi platformların alternatifi, AI/ML de dahil olmak üzere başka etkinlikleri de takip edebileceğiniz takvim
- Hype - Github, Hugging Face, Replicate ve Reddit'te trend olan ML projelerini günlük olarak sıralayan bir site :)
- ☕☕ AlphaSignal - ML ürün ve araştırmalarından son haberleri almak için güzel bir haber bülteni
- DataCamp - Hem programlama hem veri bilimi, veri mühendisliği için kısa süreli kursları ve kendi online kod editörü olan bir site, ücretli ama uygun fiyatları var.
- ☕ Devpost - Global çaptaki hackathonlara ulaşabileceğiniz ve katılım sağlayabileceğiniz bir site
- Abhishek Thakur - ML ve NLP konularında hands-on videoları içeren kanal
- ☕ StatQuest with Josh Starmer - Data Science özelinde birçok teorik içeriği bulabileceğiniz kanal
- ☕ Yannic Kilcher - ML alanında yayınlanan paperları inceleyip anlatımını yapan kanal
- ☕ Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition - NLP alanında hands-on içeriklerin yer aldığı tatlı bir kitap :)
-
Kaggle - Kariyer başlangıcı için öncelikle hangi veri alanında çalışmak istediğimize karar vermemiz gerekiyor demiştik. Veri tiplerini ve yapabileceklerimizi tanımak için.
-
Huggingface - Kaggle'a biraz aşina olduktan sonra Generative AI alanında da güncel kalmak, elimizi kirletmek için.
-
Türkiye Yapay Zeka İnsiyatifi - Kariyerimizin ilk İş/Staj deneyimi için çok faydasını gördüğüm, kendinizi geliştirmenin en iyi yollarından biri olarak startup deneyimi edinebileceğiniz şirketleri listeleyen platform.
-
Feeder - Teknoloji şirketlerinin bloglarını derli toplu takip etmek için kullandığım RSS Feeder uygulaması.
-
Twitter AI listem - Sosyal medyayı iyi kullanmak için Medium, Linkedin platformlarının yanı sıra X'i de verimli kullanabileceğimizden bahsettik. Yapay Zeka için bir X listem var. Bu listeyi takip ettikten sonra "Listeler" bölümüne gelip sağındaki raptiye sembolüne tıklayarak listeyi sabitleyebilir, ana sayfanızda "Sana Özel" ve "Takip Edilenler" akışlarının sağında bu listenin tweetlerini de ayrı bir akış olarak görebilirsiniz. Ara ara kendi beğenilerime, ilgilerime göre güncelliyorum bu listeyi.
-
DataTalks.Club - MLOps alanını biraz tanımak için Alexey Grigorev'in DataTalksClub topluluğunu ve MLOps Zoomcamp'ini tavsiye ediyorum.
-
Perplexity & Cursor - Arama motoru olarak Perplexity'nin free sürümünü, kod asistanı olarak da aktif kullanmasam da Cursor'u tavsiye edebilirim.
