10 Günde NLP Öğrenmek Mümkün Mü?

Doğal dil işleme, metin ya da konuşma verisini bilgisayarların anlayabileceği yapılara dönüştürme bilimidir. Arama motorlarının sorgularınızı anlamasından sohbet robotlarına, otomatik çeviriden e-posta filtrelerine dek günlük yaşamın her noktasına dokunur. Peki bu alana sadece on gün ayırarak temelleri sağlam atmak mümkün müdür? Cevap, beklentiler ile çalışma disiplininin doğru hizalanmasına bağlıdır:

• Odaklı Zaman Yönetimi: Günde 2-3 saatlik yüksek yoğunluklu çalışma dilimlerini kesintisiz ayırma.

• Doğru Konu Sıralaması: Karmaşık modelleri, onları besleyen temel kavramlar oturmadan ele almamak.

• Uygulamalı Yaklaşım: Her yeni kavram için küçük, çalışır örnek kodlarla pekiştirme.

10 Günde Öğrenmek Gerçekçi mi?

On gün, herhangi bir disiplinin tüm inceliklerini uzman düzeyine taşımak için elbette kısıtlıdır. Ancak:

1. Temel Terimler ve Araçlar kavranabilir.

2. Basit veri setlerinde çalışır prototipler üretilebilir.

3. Gelecekteki derinleşme için zihinsel harita oluşturulabilir.

Dolayısıyla hedefi, “uzmanlık” yerine “temelleri sağlam atmak” olarak tanımlarsanız, on gün yeterli bir sprint olabilir. Anahtar kelime sistematiklik—rasgele makale avcılığından kaçınıp, evrimsel bir konu sırası izlemek.

Hızlandırılmış Öğrenme Stratejisi

• Aktif Not Tutma: Kod parçalarını, kavram özetlerini ve kavradığınız “neden”leri aynı dosyada saklayın.

• Mikro-Projeler: Her günün sonunda, o güne ait kavramı kullanan 20-30 satırlık bir örnek uygulama.

• Tek Kaynak Kuralı: Aynı kavramı üç farklı blog yerine, güvenilir tek kaynaktan okuyun; enerji tasarrufu sağlar.

• Tekrar için Zaman Blokları: 3-4 günde bir, 30 dakikalık “genel bakış” molaları; böylece unutmadan ilerlersiniz.

Bu stratejiyle, aşağıdaki 10 Günlük NLP Yol Haritası yüksek verimle işlenebilir.

10 Günlük NLP Yol Haritası

Aşağıdaki başlıklar, öğrenilmesi gereken konuları ve kısa açıklamalarını içerir. Her bir günün sonunda, o kavrama yönelik minik deneyler hazırlamak edinimi pekiştirir.

1. Gün — Temel Kavramlar, Kurulum ve Veri İncelemesi

• NLP Tanımı & Kullanım Alanları: Arama, tavsiye, müşteri hizmetleri, biyomedikal analiz vb.

• Python Ekosistemi: pip, conda, virtualenv; neden yalıtılmış ortam kritik?

• Temel Kütüphaneler: NLTK, spaCy, scikit-learn, PyTorch, hızlıca ne işe yarar?

• Ham Metin Dosyalarıyla İlk Temas: Unicode, encodings (UTF-8 vs. ISO-8859-9) ve yaygın hatalar.

2. Gün — Metin Temizleme & Ön İşleme

• Tokenizasyon: Kelime, cümle ve alt-kelime (subword) düzeyleri.

• Büyük/Küçük Harf Dönüşümü, Noktalama Temizliği: Neden bazı projeler noktalama tutar?

• Stopword Kaldırma: Sık geçen ama düşük bilgi taşıyan kelimelerin filtrasyonu.

• Lemmatizasyon vs. Kökleştirme (Stemming): Türkçe özelinde zorluklar ve Zemberek örneği.

3. Gün — Bag-of-Words, TF-IDF ve Basit Sınıflandırma

• Kelime Sıklığı Vektörleri: Metni sayısal uzama çevirmenin ilk adımı.

• TF-IDF Mantığı: Nadire kuvvet, sıradana nispeten zayıf ağırlık.

• Naive Bayes & Lojistik Regresyon: Küçük veriyle şaşırtıcı başarı.

• Uygulama: Film yorumlarından olumlu/olumsuz ayrımı.

4. Gün — Kelime Anlamsallığı: Word Embeddings

• Dağımsal Hipotez: “Benzer bağlamlarda geçen kelimeler benzerdir.”

• Word2Vec & GloVe: Süper hızlı semantik vektörler.

• FastText’in Alt-Kelime Gücü: Türkçe eklemeli dillerde avantaj.

• Vektör Aritmetiği: “Kral – erkek + kadın ≈ kraliçe” şaşırtmacası.

5. Gün — Derin Öğrenme Yaklaşımları: RNN & LSTM

• Zaman Sıralı (Sequential) Veri: Metin de bir dizidir.

• Sıcaklık Kaybı (Vanishing Gradient) Problemi: Uzun cümlelerin kâbusu.

• LSTM Hücresi: Kapılarla bilgi taşıma, Türkçe örnekli kod.

• Karakter-Düzeyli Dil Modeli: “Merhaba dünya”dan sonrasını tahmin edin.

6. Gün — Transformers ve Kendinden Dikkat (Self-Attention)

• Sıralı Bağlılığın Sonu: Paralel işlem sayesinde hız devrimi.

• Encoder-Decoder Mimarisi: Çeviri başta olmak üzere iki taraflı modeller.

• Pozisyon Kodlaması: Sıra bilgisini gömmek.

• Basit Transformer Blok Simülasyonu: Az satırlı PyTorch kurgusu.

7. Gün — Önceden Eğitilmiş Modeller & Transfer Öğrenimi

• BERT, RoBERTa, DistilBERT: “Genel dil anlayışı” paketleri.

• Fine-Tuning: Çekirdek model + birkaç etiketli veri = hedefe özel uzman.

• Hugging Face Ekosistemi: transformers ile tek satırda model çağırma.

• Çevrimdışı İnferans: GPU şart mı, CPU ile sınırlar?

8. Gün — Varlık Tanıma (NER) & İlişki Çıkarımı

• Ad, Yer, Kurum Etiketleme: İsmail → PER, İzmir → LOC.

• Bileşik Varlıklar: “Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası” gibi çok kelimeli yapılar.

• İlişki Çıkarma Temelleri: “X şirketi, Y şirketini satın aldı” örneği.

• Değer: Bilgi tabanı besleme, finans & sağlık metin analizleri.

9. Gün — Duygu Analizi, Soru-Cevap ve Özetleme

• Duygu Analizi: Çok sınıflı (olumlu, nötr, olumsuz) veya çok etiketli (öfke, sevinç).

• Soru-Cevap Sistemleri: Paragraf içinden cevabı doğrudan çekmek.

• Ekstraktif vs. Abstraktif Özetleme: Haber metnini üç cümleye indirgeyin.

• Gerçek Hayat Senaryosu: Müşteri destek e-postalarının otomatik özetlenmesi.

10. Gün — Model Ölçekleme, Sunum ve Etik

• RESTful Servis Olarak Sunum: FastAPI ya da Flask ile uç nokta.

• Model Boyutu vs. Gecikme: Mobil veya gömülü cihazlarda TFLite, ONNX.

• Veri Gizliliği & Yanlılık (Bias): Cinsiyet, ırk, din temelli hatalı sonuçları azaltma.

• Sürekli İzleme (Monitoring): Dağıtımdan sonra model “yaşar” ve çevreye uyum ister.

Sürdürülebilir Beceriler İçin İpuçları

• Okuma + Kod Eşleşmesi: Bir kavram okuduğunuz an, döküman yerine örnek kodu inceleyin.

• Soru-Cevap Toplulukları: Stack Overflow, GitHub Issues; pasif izleyici olmaktan çıkın, tartışmalara katkı verin.

• Veri Seti Avcılığı: Kaggle, Hugging Face Datasets; ilgi çekici Türkçe veriler bulun, hazır script’leri modifiye edin.

• Model Kartlarını Okuma: Her ön-eğitimli modelin “model card” bölümünde kapasite, sınır ve lisans bilgisi vardır—yanlış kullanımdan korur.

• Periyodik Geri Dönüş: 10 günlük sprint sonrası 30-60-90 gün planları yapın; böylece bilgiler kalıcı hâle gelir.

“10 günde NLP” sloganı, doğru yaklaşılmazsa kulağa pazarlama hilesi gibi gelebilir. Ancak bu makalede sunulan konu takvimi ve odaklı çalışma prensipleri ile, on gün sonra:

1. Metin ön işleme ve temel modelleme akışlarını kendiniz kurabilir,

2. Hazır modelleri amaca uygun biçimde uyarlayabilir,

3. Etik ve dağıtım konularında farkındalık kazanabilirsiniz.

Bundan sonrası, elbette derinleşme ve deneyim biriktirmeye kalıyor. Yola çıkmak için gereken temel harita ise artık elinizde. Şimdi terminali açın, ilk veri setinizi indirin ve doğal dil işleme serüvenine adım atın!