{"id":45217,"date":"2026-10-16T16:00:25","date_gmt":"2026-10-16T13:00:25","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/"},"modified":"2026-10-16T16:00:25","modified_gmt":"2026-10-16T13:00:25","slug":"automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/","title":{"rendered":"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak"},"content":{"rendered":"
\n

Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) projeleri zaman al\u0131c\u0131, karma\u015f\u0131k ve derinlemesine uzmanl\u0131k gerektiren s\u00fcre\u00e7ler mi? Veri biliminin g\u00fcc\u00fcn\u00fc kullanmak isterken, do\u011fru algoritmay\u0131 se\u00e7mek, model parametrelerini ayarlamak veya veri \u00f6n i\u015fleme ad\u0131mlar\u0131n\u0131 belirlemek sizi yoruyor mu? \u0130\u015fte bu noktada, AutoML<\/strong> (Automated Machine Learning) devreye girerek bu zorluklar\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131yor ve makine \u00f6\u011frenmesini daha demokratik, daha h\u0131zl\u0131 ve daha eri\u015filebilir hale getiriyor. Bu kapsaml\u0131 rehberde, AutoML’in ne oldu\u011funu, nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131, hangi bile\u015fenlerden olu\u015ftu\u011funu ve kariyerinizde nas\u0131l bir devrim yaratabilece\u011fini detayl\u0131ca inceleyece\u011fiz.<\/p>\n

AutoML Nedir ve Neden Bu Kadar \u00d6nemli?<\/h2>\n

G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn veri odakl\u0131 d\u00fcnyas\u0131nda, makine \u00f6\u011frenmesi art\u0131k l\u00fcks olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p bir zorunluluk haline geldi. Ancak, bir ML modelini s\u0131f\u0131rdan geli\u015ftirmek, veri toplama ve temizlemeden ba\u015flay\u0131p, \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi, model se\u00e7imi, hiperparametre optimizasyonu ve sonu\u00e7lar\u0131n yorumlanmas\u0131na kadar uzanan zahmetli bir yolculuktur. Bu s\u00fcre\u00e7, genellikle deneyimli veri bilimciler ve makine \u00f6\u011frenmesi m\u00fchendisleri gerektirir. Peki ya bu uzmanl\u0131\u011fa sahip de\u011filsek ya da zaman\u0131m\u0131z k\u0131s\u0131tl\u0131ysa? \u0130\u015fte tam da bu noktada AutoML<\/strong>, makine \u00f6\u011frenmesi projelerinin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n\u0131 azaltarak, daha geni\u015f bir kitleye ula\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011fl\u0131yor. AutoML, makine \u00f6\u011frenmesi boru hatt\u0131n\u0131n bir\u00e7ok a\u015famas\u0131n\u0131 otomatikle\u015ftirerek, teknik uzmanl\u0131\u011f\u0131 olmayan ki\u015filerin bile g\u00fc\u00e7l\u00fc ML modelleri olu\u015fturmas\u0131na olanak tan\u0131r. Bu, \u015firketlerin veri bilimi yeteneklerini h\u0131zla \u00f6l\u00e7eklendirmesine, daha h\u0131zl\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmesine ve rekabet avantaj\u0131 sa\u011flamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Dahas\u0131, deneyimli veri bilimciler i\u00e7in de AutoML, tekrarlayan ve zaman alan g\u00f6revleri otomatikle\u015ftirebilir, b\u00f6ylece daha stratejik ve yarat\u0131c\u0131 i\u015flere odaklanmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiricilerin, analistlerin ve hatta i\u015f birimlerindeki profesyonellerin ML’in g\u00fcc\u00fcnden faydalanabilmesi anlam\u0131na gelir. Dolay\u0131s\u0131yla, AutoML’in \u00f6nemi, sadece ML’i demokratikle\u015ftirmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda verimlili\u011fi art\u0131rmas\u0131 ve inovasyonu h\u0131zland\u0131rmas\u0131yla da \u00f6ne \u00e7\u0131kar.<\/p>\n

AutoML’in Temel Bile\u015fenleri: Bir Model Nas\u0131l Otomatik Olarak Olu\u015fturulur?<\/h2>\n

Bir AutoML sisteminin arkas\u0131nda, makine \u00f6\u011frenmesi ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn \u00e7e\u015fitli a\u015famalar\u0131n\u0131 otomatikle\u015ftiren bir dizi karma\u015f\u0131k algoritma ve teknik yatar. Bu bile\u015fenleri anlamak, AutoML’in nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131na dair derinlemesine bir kavray\u0131\u015f sunar. \u0130lk olarak, veri \u00f6n i\u015fleme<\/strong> gelir. Bu a\u015fama, eksik de\u011ferlerin doldurulmas\u0131, kategorik \u00f6zelliklerin say\u0131sal de\u011ferlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesi (kodlama), \u00f6zellik \u00f6l\u00e7eklendirme ve ayk\u0131r\u0131 de\u011ferlerin tespiti gibi i\u015flemleri i\u00e7erir. AutoML ara\u00e7lar\u0131, verinin t\u00fcr\u00fcne ve yap\u0131s\u0131na g\u00f6re en uygun \u00f6n i\u015fleme stratejilerini otomatik olarak belirler. Ard\u0131ndan, \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi<\/strong> gelir. Bu, ham veriden yeni ve anlaml\u0131 \u00f6zellikler t\u00fcretme s\u00fcrecidir. \u00d6rne\u011fin, bir tarih s\u00fctunundan g\u00fcn, ay, y\u0131l gibi \u00f6zellikler \u00e7\u0131kar\u0131labilir. AutoML, potansiyel olarak faydal\u0131 olabilecek \u00f6zellik kombinasyonlar\u0131n\u0131 ve d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmlerini otomatik olarak ke\u015ffedebilir. En kritik ad\u0131mlardan biri ise model se\u00e7imi<\/strong>dir. Farkl\u0131 ML algoritmalar\u0131 (\u00f6rne\u011fin, Lojistik Regresyon, Destek Vekt\u00f6r Makineleri, Rastgele Ormanlar, Gradient Boosting makineleri) farkl\u0131 veri setleri ve problemler i\u00e7in daha iyi performans g\u00f6sterebilir. AutoML, mevcut veri seti i\u00e7in en uygun algoritmalar\u0131 otomatik olarak se\u00e7er ve dener. Elbette, se\u00e7ilen modelin performans\u0131n\u0131 en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karmak i\u00e7in hiperparametre optimizasyonu<\/strong> \u015fartt\u0131r. Her ML algoritmas\u0131n\u0131n, e\u011fitim s\u00fcrecini kontrol eden bir dizi hiperparametre bulunur (\u00f6rne\u011fin, \u00f6\u011frenme oran\u0131, a\u011fa\u00e7 derinli\u011fi). AutoML, bu hiperparametrelerin en iyi kombinasyonunu bulmak i\u00e7in Grid Search, Random Search veya Bayesian Optimization gibi teknikleri kullan\u0131r. Son olarak, modellerin performans\u0131n\u0131 objektif bir \u015fekilde de\u011ferlendirmek i\u00e7in model de\u011ferlendirme<\/strong> metrikleri kullan\u0131l\u0131r. Do\u011fruluk (accuracy), kesinlik (precision), geri \u00e7a\u011f\u0131rma (recall), F1 skoru, AUC gibi metrikler, farkl\u0131 modellerin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131nda kullan\u0131l\u0131r. AutoML, bu metrikleri otomatik olarak hesaplayarak en iyi modeli belirler. Bu bile\u015fenlerin uyumlu bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131, karma\u015f\u0131k ML modellerinin insan m\u00fcdahalesi olmadan otomatik olarak olu\u015fturulmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

AutoML’in Faydalar\u0131: Hangi Sorunlara \u00c7\u00f6z\u00fcm Sunuyor?<\/h2>\n

AutoML’in sundu\u011fu faydalar, hem bireysel geli\u015ftiriciler hem de b\u00fcy\u00fck kurulu\u015flar i\u00e7in olduk\u00e7a geni\u015ftir. \u00d6ncelikle, zaman tasarrufu<\/strong> en belirgin avantajd\u0131r. Geleneksel ML projeleri haftalarca, hatta aylarca s\u00fcrebilirken, AutoML ile bu s\u00fcre saatlere veya g\u00fcnlere indirgenebilir. Bu, pazara daha h\u0131zl\u0131 yeni \u00fcr\u00fcnler veya \u00f6zellikler sunma yetene\u011fini art\u0131r\u0131r. \u0130kinci olarak, uzmanl\u0131k gereksinimini azalt\u0131r<\/strong>. Makine \u00f6\u011frenmesi alan\u0131nda derinlemesine uzmanl\u0131\u011fa sahip olmayan geli\u015ftiriciler ve analistler bile, AutoML ara\u00e7lar\u0131n\u0131 kullanarak etkili ML modelleri geli\u015ftirebilirler. Bu, veri bilimi yeteneklerini \u015firket i\u00e7inde demokratikle\u015ftirir ve daha fazla \u00e7al\u0131\u015fan\u0131n ML’in g\u00fcc\u00fcnden yararlanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc olarak, daha iyi modeller<\/strong> \u00fcretme potansiyeli vard\u0131r. AutoML sistemleri, insanlar taraf\u0131ndan kolayca g\u00f6zden ka\u00e7\u0131r\u0131labilecek \u00e7ok say\u0131da algoritma ve hiperparametre kombinasyonunu sistematik olarak ke\u015ffedebilir. Bu, genellikle geleneksel y\u00f6ntemlerle elde edilebilecek model performans\u0131n\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7ebilir. D\u00f6rd\u00fcnc\u00fc olarak, maliyet etkinli\u011fi<\/strong>ni art\u0131r\u0131r. Uzman veri bilimcileri bulmak ve istihdam etmek pahal\u0131 olabilir. AutoML, daha az uzmanl\u0131kla daha fazla i\u015f ba\u015far\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak operasyonel maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. Be\u015finci olarak, yinelenen g\u00f6revleri ortadan kald\u0131r\u0131r<\/strong>. Model se\u00e7imi, hiperparametre ayarlama gibi tekrarlayan ve zaman alan g\u00f6revleri otomatikle\u015ftirerek, veri bilimcilerin daha karma\u015f\u0131k sorunlara ve daha yarat\u0131c\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmlere odaklanmas\u0131na olanak tan\u0131r. Ayr\u0131ca, tutarl\u0131l\u0131k ve tekrarlanabilirlik<\/strong> sa\u011flar. Otomatikle\u015ftirilmi\u015f s\u00fcre\u00e7ler, insan hatas\u0131 riskini azalt\u0131r ve ayn\u0131 veri setiyle her \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda tutarl\u0131 sonu\u00e7lar elde edilmesini garanti eder. Bu, \u00f6zellikle d\u00fczenlemeye tabi sekt\u00f6rlerde veya \u00fcretim ortamlar\u0131nda kritik \u00f6neme sahiptir. Son olarak, ke\u015fifsel veri analizi<\/strong>ni destekler. Farkl\u0131 model t\u00fcrlerini ve \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 h\u0131zla deneyerek, verideki gizli kal\u0131plar\u0131 ve ili\u015fkileri daha kolay ortaya \u00e7\u0131karman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n

Hangi Problemler \u0130\u00e7in AutoML Kullan\u0131lmal\u0131?<\/h2>\n

AutoML’in sundu\u011fu otomasyon yetenekleri, geni\u015f bir problem yelpazesi i\u00e7in \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. Ancak, her probleme veya her senaryoya uygun olmayabilir. Genel olarak, s\u0131n\u0131fland\u0131rma<\/strong> ve regresyon<\/strong> problemleri, AutoML’in en yayg\u0131n ve ba\u015far\u0131l\u0131 oldu\u011fu alanlard\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fterinin bir \u00fcr\u00fcn\u00fc sat\u0131n al\u0131p almayaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek (s\u0131n\u0131fland\u0131rma) veya bir evin sat\u0131\u015f fiyat\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rmek (regresyon) gibi g\u00f6revler i\u00e7in AutoML harika sonu\u00e7lar verebilir. Tahmine dayal\u0131 bak\u0131m<\/strong> senaryolar\u0131nda, bir makinenin ne zaman ar\u0131zalanaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. M\u00fc\u015fteri kayb\u0131 tahmini<\/strong> (churn prediction) modelleri olu\u015fturmak, hangi m\u00fc\u015fterilerin hizmeti b\u0131rakma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n y\u00fcksek oldu\u011funu belirlemek i\u00e7in AutoML ile kolayca geli\u015ftirilebilir. Doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespiti<\/strong>, \u015f\u00fcpheli i\u015flemleri ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak tespit etmek i\u00e7in etkili bir \u015fekilde kullan\u0131labilir. \u00d6neri sistemleri<\/strong> (recommendation systems) geli\u015ftirmede, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ilgi alanlar\u0131na g\u00f6re \u00fcr\u00fcn veya i\u00e7erik \u00f6nermek i\u00e7in kullan\u0131labilir. G\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma<\/strong> ve nesne alg\u0131lama<\/strong> gibi bilgisayarl\u0131 g\u00f6r\u00fc g\u00f6revlerinde de AutoML ilerleme kaydetmi\u015ftir, ancak bu alanlar genellikle daha spesifik ve uzmanla\u015fm\u0131\u015f ara\u00e7lar gerektirebilir. Do\u011fal dil i\u015fleme (NLP)<\/strong> g\u00f6revlerinde, metin s\u0131n\u0131fland\u0131rma, duygu analizi veya metin \u00fcretimi gibi alanlarda da AutoML kullan\u0131labilir. Ancak, karma\u015f\u0131k dil modelleri ve n\u00fcansl\u0131 metin analizi gerektiren durumlarda, \u00f6zel NLP uzmanl\u0131\u011f\u0131 hala \u00f6nemlidir. Temel olarak, yeterli miktarda etiketlenmi\u015f veriniz varsa ve belirli bir \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 (s\u0131n\u0131f etiketi veya say\u0131sal de\u011fer) tahmin etmek istiyorsan\u0131z, AutoML b\u00fcy\u00fck olas\u0131l\u0131kla sizin i\u00e7in do\u011fru ara\u00e7 olacakt\u0131r. \u00d6zellikle, ML uzman\u0131 ekibiniz s\u0131n\u0131rl\u0131ysa veya projeye h\u0131zl\u0131 bir ba\u015flang\u0131\u00e7 yapmak istiyorsan\u0131z, AutoML’in sundu\u011fu h\u0131z ve eri\u015filebilirlik b\u00fcy\u00fck bir avantaj sa\u011flar. Ancak, \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck veri setleri, a\u015f\u0131r\u0131 karma\u015f\u0131k veya a\u00e7\u0131klanabilirli\u011fi y\u00fcksek olmas\u0131 gereken modeller veya hen\u00fcz veri bilimi toplulu\u011fu taraf\u0131ndan yeterince ara\u015ft\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f ni\u015f problemler i\u00e7in geleneksel ML yakla\u015f\u0131mlar\u0131 daha uygun olabilir.<\/p>\n

AutoML Ara\u00e7lar\u0131 ve Platformlar\u0131: Nereden Ba\u015flamal\u0131?<\/h2>\n

AutoML’in pop\u00fclerli\u011fi artt\u0131k\u00e7a, bir\u00e7ok farkl\u0131 ara\u00e7 ve platform piyasaya s\u00fcr\u00fclm\u00fc\u015ft\u00fcr. Bu ara\u00e7lar, kullan\u0131c\u0131lara farkl\u0131 seviyelerde kontrol ve esneklik sunar. Ba\u015flang\u0131\u00e7 seviyesindekiler i\u00e7in, Google Cloud AutoML<\/strong>, Amazon SageMaker Autopilot<\/strong> ve Microsoft Azure Machine Learning designer<\/strong> gibi bulut tabanl\u0131 platformlar harika bir se\u00e7enektir. Bu platformlar, genellikle kullan\u0131c\u0131 dostu aray\u00fczler sunar ve karma\u015f\u0131k altyap\u0131 y\u00f6netimiyle u\u011fra\u015fmadan ML modelleri olu\u015fturmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. \u00d6rne\u011fin, Google Cloud AutoML, \u00f6zel veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde \u00f6zel modeller e\u011fitebilmenizi sa\u011flayan bir dizi hizmet sunar. Amazon SageMaker Autopilot, verilerinizi y\u00fckleyerek ve hedefinizi belirterek en iyi modeli otomatik olarak bulman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. Azure Machine Learning designer ise s\u00fcr\u00fckle-b\u0131rak aray\u00fcz\u00fc ile g\u00f6rsel bir i\u015f ak\u0131\u015f\u0131 olu\u015fturman\u0131za imkan tan\u0131r. Daha deneyimli kullan\u0131c\u0131lar ve daha fazla esneklik arayanlar i\u00e7in, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 k\u00fct\u00fcphaneler mevcuttur. Auto-sklearn<\/strong>, pop\u00fcler scikit-learn k\u00fct\u00fcphanesi \u00fczerine in\u015fa edilmi\u015f, Bayesian optimizasyonu kullanan g\u00fc\u00e7l\u00fc bir AutoML arac\u0131d\u0131r. TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool)<\/strong>, genetik programlama kullanarak makine \u00f6\u011frenmesi boru hatlar\u0131n\u0131 optimize eder. H2O AutoML<\/strong>, H2O.ai’nin a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 makine \u00f6\u011frenmesi platformunun bir par\u00e7as\u0131d\u0131r ve geni\u015f bir algoritma yelpazesini destekler. AutoKeras<\/strong>, Keras API’si \u00fczerine in\u015fa edilmi\u015f, sinir a\u011flar\u0131 i\u00e7in otomatik model tasar\u0131m\u0131 sunar. Bu a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ara\u00e7lar, genellikle daha fazla \u00f6zelle\u015ftirme ve entegrasyon imkan\u0131 sunar, ancak kurulum ve kullan\u0131m i\u00e7in biraz daha teknik bilgi gerektirebilir. Se\u00e7im yaparken, projenizin gereksinimlerini, mevcut teknik bilginizi ve b\u00fct\u00e7enizi g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmak \u00f6nemlidir. Bulut platformlar\u0131 genellikle daha kolay ba\u015flang\u0131\u00e7 sunarken, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ara\u00e7lar daha fazla esneklik ve maliyet avantaj\u0131 sa\u011flayabilir. Hangi arac\u0131 se\u00e7erseniz se\u00e7in, ba\u015flamak i\u00e7in en iyi yol, k\u00fc\u00e7\u00fck bir veri seti ve basit bir problemle denemeler yapmakt\u0131r.<\/p>\n

AutoML’in S\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131 ve Dikkat Edilmesi Gerekenler<\/h2>\n

AutoML, makine \u00f6\u011frenmesini demokratikle\u015ftiren g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 olsa da, m\u00fckemmel de\u011fildir ve baz\u0131 s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131 vard\u0131r. Bu s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131 bilmek ve dikkatli olmak, ba\u015far\u0131 \u015fans\u0131n\u0131z\u0131 art\u0131racakt\u0131r. \u00d6ncelikle, veri kalitesi<\/strong> hala kritiktir. AutoML, “\u00e7\u00f6p girerse \u00e7\u00f6p \u00e7\u0131kar” prensibini ortadan kald\u0131rmaz. K\u00f6t\u00fc veya yetersiz veriyle beslenen herhangi bir AutoML sistemi, anlams\u0131z veya yan\u0131lt\u0131c\u0131 sonu\u00e7lar \u00fcretecektir. Bu nedenle, veri toplama, temizleme ve etiketleme s\u00fcre\u00e7lerine \u00f6zen g\u00f6stermek hala en \u00f6nemli ad\u0131md\u0131r. \u0130kinci olarak, a\u00e7\u0131klanabilirlik (explainability)<\/strong> sorunlar\u0131 ya\u015fanabilir. AutoML genellikle “kara kutu” modeller \u00fcretebilir, yani modelin neden belirli bir tahminde bulundu\u011funu anlamak zor olabilir. Bu durum, finans, sa\u011fl\u0131k gibi d\u00fczenlemeye tabi sekt\u00f6rlerde veya etik olarak hassas uygulamalarda sorun te\u015fkil edebilir. Baz\u0131 AutoML ara\u00e7lar\u0131 a\u00e7\u0131klanabilirlik \u00f6zellikleri sunsa da, bu genellikle geleneksel modeller kadar derinlemesine olmayabilir. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc olarak, \u00f6zelle\u015ftirme eksikli\u011fi<\/strong> baz\u0131 durumlarda bir engel olabilir. AutoML ara\u00e7lar\u0131, \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir dizi algoritma ve optimizasyon stratejisi kullan\u0131r. E\u011fer probleminiz bu standart yakla\u015f\u0131mlar\u0131n d\u0131\u015f\u0131nda \u00f6zel bir \u00e7\u00f6z\u00fcm gerektiriyorsa, AutoML’in sundu\u011fu esneklik yeterli olmayabilir. D\u00f6rd\u00fcnc\u00fc olarak, daha k\u00fc\u00e7\u00fck veya ni\u015f veri k\u00fcmeleri<\/strong> i\u00e7in her zaman en iyi \u00e7\u00f6z\u00fcm olmayabilir. \u00c7ok az veri oldu\u011funda, AutoML’in ke\u015ffedebilece\u011fi \u00f6zellikler ve modeller s\u0131n\u0131rl\u0131 kalabilir ve a\u015f\u0131r\u0131 uyum (overfitting) riski artabilir. Be\u015finci olarak, maliyet<\/strong>, \u00f6zellikle bulut tabanl\u0131 AutoML platformlar\u0131 i\u00e7in \u00f6nemli bir fakt\u00f6r olabilir. S\u00fcrekli ve yo\u011fun kullan\u0131m, \u00f6nemli maliyetlere yol a\u00e7abilir. Alt\u0131nc\u0131 olarak, a\u015f\u0131r\u0131 g\u00fcven<\/strong> tehlikeli olabilir. AutoML’in g\u00fc\u00e7l\u00fc sonu\u00e7lar \u00fcretmesi, s\u00fcrecin tamamen anla\u015f\u0131lmadan veya sonu\u00e7lar\u0131n ele\u015ftirel bir \u015fekilde de\u011ferlendirilmeden kabul edilmesine yol a\u00e7abilir. Her zaman modelin performans\u0131n\u0131 ve tahminlerini do\u011frulamak \u00f6nemlidir. Son olarak, s\u00fcrekli \u00f6\u011frenme ve adaptasyon<\/strong> gerektiren dinamik ortamlarda, otomatikle\u015ftirilmi\u015f modellerin g\u00fcncellenmesi ve yeniden e\u011fitilmesi i\u00e7in ek stratejiler gerekebilir. Bu nedenle, AutoML’i bir sihirli de\u011fnek olarak g\u00f6rmek yerine, mevcut ML ara\u00e7 setinize g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ek olarak konumland\u0131rmak en do\u011frusudur.<\/p>\n

Gelecek Trendleri: AutoML Nereye Gidiyor?<\/h2>\n

AutoML alan\u0131, h\u0131zla geli\u015fen ve s\u00fcrekli evrim ge\u00e7iren bir aland\u0131r. Gelecekteki trendler, AutoML’in daha da g\u00fc\u00e7l\u00fc, daha eri\u015filebilir ve daha entegre hale gelece\u011fini g\u00f6steriyor. Birincisi, daha geli\u015fmi\u015f a\u00e7\u0131klanabilirlik \u00f6zellikleri<\/strong> bekleniyor. AutoML sistemleri, modellerin kararlar\u0131n\u0131 daha \u015feffaf bir \u015fekilde a\u00e7\u0131klamak i\u00e7in tasarlanacak, bu da onu daha geni\u015f bir uygulama yelpazesi i\u00e7in daha uygun hale getirecektir. \u0130kincisi, otomatik \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011finde derinle\u015fme<\/strong>. Sadece model se\u00e7imi ve hiperparametre optimizasyonu de\u011fil, ayn\u0131 zamanda karma\u015f\u0131k ve yarat\u0131c\u0131 \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi ad\u0131mlar\u0131n\u0131n da daha fazla otomatize edilmesi \u00f6ng\u00f6r\u00fcl\u00fcyor. \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fcs\u00fc, daha fazla dikey uzmanla\u015fma<\/strong>. Belirli sekt\u00f6rler veya problem t\u00fcrleri i\u00e7in optimize edilmi\u015f AutoML \u00e7\u00f6z\u00fcmleri ortaya \u00e7\u0131kacakt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, finansal tahminler veya t\u0131bbi te\u015fhisler i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f AutoML ara\u00e7lar\u0131 g\u00f6rebiliriz. D\u00f6rd\u00fcnc\u00fcs\u00fc, insan-makine i\u015fbirli\u011finin g\u00fc\u00e7lenmesi<\/strong>. AutoML, insan uzmanl\u0131\u011f\u0131n\u0131n yerini almaktan ziyade, onu tamamlayacak \u015fekilde geli\u015fecektir. Uzmanlar, AutoML’in \u00f6nerilerini y\u00f6nlendirecek ve daha karma\u015f\u0131k veya kritik g\u00f6revlerde devreye girecektir. Be\u015fincisi, daha iyi NLP ve bilgisayarl\u0131 g\u00f6r\u00fc entegrasyonu<\/strong>. Bu alanlardaki AutoML yetenekleri artacak ve daha karma\u015f\u0131k g\u00f6revler i\u00e7in modellerin otomatik olarak olu\u015fturulmas\u0131 m\u00fcmk\u00fcn olacakt\u0131r. Alt\u0131nc\u0131s\u0131, daha verimli ve \u00f6l\u00e7eklenebilir algoritmalar<\/strong>. AutoML sistemleri, daha b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleriyle daha h\u0131zl\u0131 ve daha az kaynakla ba\u015fa \u00e7\u0131kabilen yeni algoritmalar ve optimizasyon teknikleri geli\u015ftirecektir. Yedincisi, MLOps ile daha derin entegrasyon<\/strong>. AutoML, makine \u00f6\u011frenmesi operasyonlar\u0131 (MLOps) s\u00fcre\u00e7lerine daha s\u0131k\u0131 entegre olacak, modellerin da\u011f\u0131t\u0131m\u0131, izlenmesi ve y\u00f6netilmesi daha sorunsuz hale gelecektir. Son olarak, daha d\u00fc\u015f\u00fck kodlu (low-code) ve kodsuz (no-code) ML platformlar\u0131n\u0131n yayg\u0131nla\u015fmas\u0131<\/strong>. AutoML, bu platformlar\u0131n temelini olu\u015fturarak, ML’i teknik olmayan kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in daha da eri\u015filebilir hale getirecektir. Bu trendler, AutoML’in sadece bir ara\u00e7 olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p, makine \u00f6\u011frenmesi geli\u015ftirme s\u00fcrecinin ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 haline gelece\u011fini g\u00f6stermektedir.<\/p>\n

S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h2>\n
    \n
  • \n

    AutoML, veri bilimcilerinin yerini mi alacak?<\/h3>\n

    Hay\u0131r, AutoML’in amac\u0131 veri bilimcilerinin yerini almak de\u011fil, onlara yard\u0131mc\u0131 olmakt\u0131r. Tekrarlayan ve zaman alan g\u00f6revleri otomatikle\u015ftiren AutoML, veri bilimcilerinin daha stratejik, yarat\u0131c\u0131 ve karma\u015f\u0131k sorunlara odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ayr\u0131ca, ML uzmanl\u0131\u011f\u0131 olmayanlar\u0131n da ML modelleri geli\u015ftirmesine olanak tan\u0131yarak alan\u0131 demokratikle\u015ftirir.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    AutoML kullanmak i\u00e7in ne kadar kodlama bilgisi gereklidir?<\/h3>\n

    Kullan\u0131lan AutoML arac\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak bu de\u011fi\u015fir. Bulut tabanl\u0131 platformlar genellikle daha az kodlama bilgisi gerektirir ve hatta baz\u0131lar\u0131 kodsuz aray\u00fczler sunar. A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 k\u00fct\u00fcphaneler ise genellikle daha fazla kodlama bilgisi ve Python gibi programlama dillerine hakimiyet gerektirir.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    AutoML ile \u00fcretilen modeller ne kadar g\u00fcvenilir?<\/h3>\n

    AutoML ile \u00fcretilen modellerin g\u00fcvenilirli\u011fi, kullan\u0131lan verinin kalitesine, problemin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na ve se\u00e7ilen AutoML arac\u0131n\u0131n yeteneklerine ba\u011fl\u0131d\u0131r. AutoML, genellikle insan uzmanlar\u0131n ula\u015fabilece\u011fi veya hatta daha iyi performans g\u00f6steren modeller \u00fcretebilir. Ancak, her zaman modelin tahminlerini do\u011frulamak ve sonu\u00e7lar\u0131 ele\u015ftirel bir g\u00f6zle de\u011ferlendirmek \u00f6nemlidir.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Hangi t\u00fcr verilerle AutoML en iyi \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h3>\n

    AutoML, yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f verilerle (tablolar, veritabanlar\u0131) s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve regresyon problemleri i\u00e7in en iyi \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f veriler (metin, resimler) i\u00e7in de AutoML \u00e7\u00f6z\u00fcmleri mevcuttur, ancak bu alanlar genellikle daha spesifik ara\u00e7lar ve daha fazla uzmanl\u0131k gerektirebilir.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/article>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) projeleri zaman al\u0131c\u0131, karma\u015f\u0131k ve derinlemesine uzmanl\u0131k gerektiren s\u00fcre\u00e7ler mi? Veri biliminin g\u00fcc\u00fcn\u00fc kullanmak isterken,…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1513,1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-45217","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-dusunsel-ve-kisisel","7":"category-genel","8":"cs-entry","9":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nAutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) projeleri zaman al\u0131c\u0131, karma\u015f\u0131k ve derinlemesine uzmanl\u0131k gerektiren s\u00fcre\u00e7ler mi?\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) projeleri zaman al\u0131c\u0131, karma\u015f\u0131k ve derinlemesine uzmanl\u0131k gerektiren s\u00fcre\u00e7ler mi?\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-10-16T13:00:25+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"14 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak\",\"datePublished\":\"2026-10-16T13:00:25+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/\"},\"wordCount\":2757,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"D\u00fc\u015f\u00fcnsel ve Ki\u015fisel\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/\",\"name\":\"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-10-16T13:00:25+00:00\",\"description\":\"Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) projeleri zaman al\u0131c\u0131, karma\u015f\u0131k ve derinlemesine uzmanl\u0131k gerektiren s\u00fcre\u00e7ler mi?\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak","description":"Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) projeleri zaman al\u0131c\u0131, karma\u015f\u0131k ve derinlemesine uzmanl\u0131k gerektiren s\u00fcre\u00e7ler mi?","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak","og_description":"Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) projeleri zaman al\u0131c\u0131, karma\u015f\u0131k ve derinlemesine uzmanl\u0131k gerektiren s\u00fcre\u00e7ler mi?","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-10-16T13:00:25+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"14 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak","datePublished":"2026-10-16T13:00:25+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/"},"wordCount":2757,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["D\u00fc\u015f\u00fcnsel ve Ki\u015fisel"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/","name":"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-10-16T13:00:25+00:00","description":"Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) projeleri zaman al\u0131c\u0131, karma\u015f\u0131k ve derinlemesine uzmanl\u0131k gerektiren s\u00fcre\u00e7ler mi?","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/automl-makine-ogrenmesini-herkes-icin-erisilebilir-kilmak\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"AutoML: Makine \u00d6\u011frenmesini Herkes \u0130\u00e7in Eri\u015filebilir K\u0131lmak"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45217","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=45217"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45217\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=45217"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=45217"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=45217"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}