ML Academy · Learn machine learning by actually running it
ders, hepsi hazır
etkileşimli adım
canlı görselleştirme
kilit · - soru
akademik kaynak
2.395 / 0<br>doğrulanan iddia / uyuşmazlık
senin ilerlemen · 0 XP ·<br>0 ders bitti
yöntem
Her ders aynı beş adımı izler
Konu değişir, yöntem değişmez. Bir kere alıştıktan sonra her derste ne bekleyeceğini bilirsin.
01 · HEDEF<br>Ne öğreneceksin?
Adım, ne kazanacağını tek cümleyle söyleyerek açılır. Neden burada olduğunu baştan bilirsin.
02 · GÖR<br>Animasyon
Algoritma gözünün önünde adım adım çalışır. O an işleyen kod satırı vurgulanır, sayılar canlı değişir.
03 · OYNA<br>Kendin kır
Kaydırıcılar sende. Modeli bozuncaya kadar oynayabilirsin; bir şeyi anlamanın en hızlı yolu onu kırmaktır.
04 · SORU<br>Kilidi aç
İki tür kapı var: bazı adımlarda simülasyonu hedefe getirmen, bazılarında soruyu doğru cevaplaman gerekir. Şıkların her biri için neden doğru ya da yanlış olduğu açıklanır.
05 · ÖZET<br>Ne öğrendin?
Adım biterken öğrendiğin tek paragrafta toplanır ve XP kazanırsın. İstediğin zaman geri dönüp okuyabilirsin.
📚 Model Kataloğu, 25 model, tek sayfa
Derslere vakit ayıramadığın anlarda başvuru kaynağın.<br>Her model için: ne yapar · nasıl çalışır · ne zaman kullanılır · ne zaman kullanılmaz ·<br>çalışan kod · kilit ayarlar · klasik tuzak. Ara, filtrele, kodu kopyala.
doğrulama
Ders metni testten geçiyor
Kurslar sayı alıntılar. Bu kurs onları kanıtlıyor. Bir betik<br>algoritmaları yeniden çalıştırıp her sonucu ders metninde yazan değerle<br>karşılaştırıyor. Tek hane kayarsa yayın durur.
Bir sayı, onu yeniden hesaplayan bir test<br>olmadan derste yer alamaz.
dogrula.sh · son çalıştırma
$ ./dogrula.sh
→ sözdizimi ✓
→ sayısal iddia 2.395 bulundu
→ yeniden hesaplandı 2.395
→ uyuşmazlık 0
→ kilit koşulu 154 ✓ ulaşılabilir
→ görselleştirme 165 ✓ çizildi
→ yerleşim taraması 401 ✓ adım
PASS · çıkış kodu 0
ML Academy · mltraining.org · prototip
model kataloğu ·<br>GitHub ·<br>hakkında ·<br>gizlilik
© 2026 Cagri Temel · tüm hakları saklıdır ·<br>lisans
↺ ilerlemeyi sıfırla