Sorun Giderme Kılavuzu

Bu kılavuz, Machine Learning for Beginners müfredatıyla çalışırken karşılaşabileceğiniz yaygın sorunları çözmenize yardımcı olur. Burada bir çözüm bulamazsanız, Discord Tartışmaları bölümüne göz atabilir veya bir sorun bildirebilirsiniz.

İçindekiler

Kurulum Sorunları

Python Kurulumu

Sorun: python: komut bulunamadı

Çözüm:

python.org adresinden Python 3.8 veya daha yüksek bir sürümü yükleyin.
Kurulumu doğrulayın: python --version veya python3 --version
macOS/Linux'ta python yerine python3 kullanmanız gerekebilir.

Sorun: Birden fazla Python sürümü çakışmalara neden oluyor

Çözüm:

# Use virtual environments to isolate projects
python -m venv ml-env

# Activate virtual environment
# On Windows:
ml-env\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source ml-env/bin/activate

Jupyter Kurulumu

Sorun: jupyter: komut bulunamadı

Çözüm:

# Install Jupyter
pip install jupyter

# Or with pip3
pip3 install jupyter

# Verify installation
jupyter --version

Sorun: Jupyter tarayıcıda açılmıyor

Çözüm:

# Try specifying the browser
jupyter notebook --browser=chrome

# Or copy the URL with token from terminal and paste in browser manually
# Look for: http://localhost:8888/?token=...

R Kurulumu

Sorun: R paketleri yüklenmiyor

Çözüm:

# Ensure you have the latest R version
# Install packages with dependencies
install.packages(c("tidyverse", "tidymodels", "caret"), dependencies = TRUE)

# If compilation fails, try installing binary versions
install.packages("package-name", type = "binary")

Sorun: IRkernel Jupyter'de mevcut değil

Çözüm:

# In R console
install.packages('IRkernel')
IRkernel::installspec(user = TRUE)

Jupyter Notebook Sorunları

Kernel Sorunları

Sorun: Kernel sürekli çöküyor veya yeniden başlıyor

Çözüm:

Kernel'i yeniden başlatın: Kernel → Restart
Çıktıyı temizleyip yeniden başlatın: Kernel → Restart & Clear Output
Bellek sorunlarını kontrol edin (bkz. Performans Sorunları)
Sorunlu kodu belirlemek için hücreleri tek tek çalıştırmayı deneyin.

Sorun: Yanlış Python kernel'i seçilmiş

Çözüm:

Mevcut kernel'i kontrol edin: Kernel → Change Kernel
Doğru Python sürümünü seçin.
Kernel eksikse, oluşturun:

python -m ipykernel install --user --name=ml-env

Sorun: Kernel başlamıyor

Çözüm:

# Reinstall ipykernel
pip uninstall ipykernel
pip install ipykernel

# Register the kernel again
python -m ipykernel install --user

Notebook Hücre Sorunları

Sorun: Hücreler çalışıyor ama çıktı göstermiyor

Çözüm:

Hücrenin hala çalışıp çalışmadığını kontrol edin ([*] göstergesine bakın).
Kernel'i yeniden başlatın ve tüm hücreleri çalıştırın: Kernel → Restart & Run All
Tarayıcı konsolunda JavaScript hatalarını kontrol edin (F12).

Sorun: Hücreler çalıştırılamıyor - "Çalıştır" düğmesine tıklayınca tepki yok

Çözüm:

Jupyter sunucusunun terminalde hala çalışıp çalışmadığını kontrol edin.
Tarayıcı sayfasını yenileyin.
Notebook'u kapatıp yeniden açın.
Jupyter sunucusunu yeniden başlatın.

Python Paket Sorunları

İçe Aktarma Hataları

Sorun: ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

Çözüm:

pip install scikit-learn

# Common ML packages for this course
pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn

Sorun: ImportError: cannot import name 'X' from 'sklearn'

Çözüm:

# Update scikit-learn to latest version
pip install --upgrade scikit-learn

# Check version
python -c "import sklearn; print(sklearn.__version__)"

Sürüm Çakışmaları

Sorun: Paket sürümü uyumsuzluk hataları

Çözüm:

# Create a new virtual environment
python -m venv fresh-env
source fresh-env/bin/activate  # or fresh-env\Scripts\activate on Windows

# Install packages fresh
pip install jupyter scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn

# If specific version needed
pip install scikit-learn==1.3.0

Sorun: pip install izin hatalarıyla başarısız oluyor

Çözüm:

# Install for current user only
pip install --user package-name

# Or use virtual environment (recommended)
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install package-name

Veri Yükleme Sorunları

Sorun: CSV dosyalarını yüklerken FileNotFoundError

Çözüm:

import os
# Check current working directory
print(os.getcwd())

# Use relative paths from notebook location
df = pd.read_csv('../../data/filename.csv')

# Or use absolute paths
df = pd.read_csv('/full/path/to/data/filename.csv')

R Ortamı Sorunları

Paket Kurulumu

Sorun: Paket kurulumu derleme hatalarıyla başarısız oluyor

Çözüm:

# Install binary version (Windows/macOS)
install.packages("package-name", type = "binary")

# Update R to latest version if packages require it
# Check R version
R.version.string

# Install system dependencies (Linux)
# For Ubuntu/Debian, in terminal:
# sudo apt-get install r-base-dev

Sorun: tidyverse yüklenmiyor

Çözüm:

# Install dependencies first
install.packages(c("rlang", "vctrs", "pillar"))

# Then install tidyverse
install.packages("tidyverse")

# Or install components individually
install.packages(c("dplyr", "ggplot2", "tidyr", "readr"))

RMarkdown Sorunları

Sorun: RMarkdown render edilmiyor

Çözüm:

# Install/update rmarkdown
install.packages("rmarkdown")

# Install pandoc if needed
install.packages("pandoc")

# For PDF output, install tinytex
install.packages("tinytex")
tinytex::install_tinytex()

Quiz Uygulaması Sorunları

Derleme ve Kurulum

Sorun: npm install başarısız oluyor

Çözüm:

# Clear npm cache
npm cache clean --force

# Remove node_modules and package-lock.json
rm -rf node_modules package-lock.json

# Reinstall
npm install

# If still fails, try with legacy peer deps
npm install --legacy-peer-deps

Sorun: 8080 portu zaten kullanılıyor

Çözüm:

# Use different port
npm run serve -- --port 8081

# Or find and kill process using port 8080
# On Linux/macOS:
lsof -ti:8080 | xargs kill -9

# On Windows:
netstat -ano | findstr :8080
taskkill /PID <PID> /F

Derleme Hataları

Sorun: npm run build başarısız oluyor

Çözüm:

# Check Node.js version (should be 14+)
node --version

# Update Node.js if needed
# Then clean install
rm -rf node_modules package-lock.json
npm install
npm run build

Sorun: Linting hataları derlemeyi engelliyor

Çözüm:

# Fix auto-fixable issues
npm run lint -- --fix

# Or temporarily disable linting in build
# (not recommended for production)

Veri ve Dosya Yolu Sorunları

Yol Problemleri

Sorun: Notebook çalıştırılırken veri dosyaları bulunamıyor

Çözüm:

Notebook'ları her zaman bulundukları dizinden çalıştırın
```
cd /path/to/lesson/folder
jupyter notebook
```

Kodda göreceli yolları kontrol edin

# Correct path from notebook location
df = pd.read_csv('../data/filename.csv')

# Not from your terminal location

Gerekirse mutlak yollar kullanın

import os
base_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
data_path = os.path.join(base_path, 'data', 'filename.csv')

Eksik Veri Dosyaları

Sorun: Veri seti dosyaları eksik

Çözüm:

Verilerin depo içinde olması gerektiğini kontrol edin - çoğu veri seti dahil edilmiştir.
Bazı dersler veri indirmeyi gerektirebilir - ders README dosyasını kontrol edin.
En son değişiklikleri çektiğinizden emin olun:
```
git pull origin main
```

Yaygın Hata Mesajları

Bellek Hataları

Hata: MemoryError veya kernel veri işlerken çöküyor

Çözüm:

# Load data in chunks
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000):
    process(chunk)

# Or read only needed columns
df = pd.read_csv('file.csv', usecols=['col1', 'col2'])

# Free memory when done
del large_dataframe
import gc
gc.collect()

Yakınsama Uyarıları

Uyarı: ConvergenceWarning: Maximum number of iterations reached

Çözüm:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Increase max iterations
model = LogisticRegression(max_iter=1000)

# Or scale your features first
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

Grafik Sorunları

Sorun: Grafikler Jupyter'de görünmüyor

Çözüm:

# Enable inline plotting
%matplotlib inline

# Import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# Show plot explicitly
plt.plot(data)
plt.show()

Sorun: Seaborn grafikler farklı görünüyor veya hata veriyor

Çözüm:

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning)

# Update to compatible version
# pip install --upgrade seaborn matplotlib

Unicode/Kodlama Hataları

Sorun: Dosyaları okurken UnicodeDecodeError

Çözüm:

# Specify encoding explicitly
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8')

# Or try different encoding
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='latin-1')

# For errors='ignore' to skip problematic characters
df = pd.read_csv('file.csv', encoding='utf-8', errors='ignore')

Performans Sorunları

Yavaş Notebook Çalıştırma

Sorun: Notebook'lar çok yavaş çalışıyor

Çözüm:

Belleği boşaltmak için kernel'i yeniden başlatın: Kernel → Restart
Kullanılmayan notebook'ları kapatın: Kaynakları boşaltmak için.

Test için daha küçük veri örnekleri kullanın:

# Work with subset during development
df_sample = df.sample(n=1000)

Kodunuzu profil oluşturun: Darboğazları bulmak için.

%time operation()  # Time single operation
%timeit operation()  # Time with multiple runs

Yüksek Bellek Kullanımı

Sorun: Sistem belleği tükeniyor

Çözüm:

# Check memory usage
df.info(memory_usage='deep')

# Optimize data types
df['column'] = df['column'].astype('int32')  # Instead of int64

# Drop unnecessary columns
df = df[['col1', 'col2']]  # Keep only needed columns

# Process in batches
for batch in np.array_split(df, 10):
    process(batch)

Ortam ve Yapılandırma

Sanal Ortam Sorunları

Sorun: Sanal ortam etkinleştirilemiyor

Çözüm:

# Windows
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat

# macOS/Linux
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# Check if activated (should show venv name in prompt)
which python  # Should point to venv python

Sorun: Paketler yüklü ama notebook'ta bulunamıyor

Çözüm:

# Ensure notebook uses the correct kernel
# Install ipykernel in your venv
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=ml-env --display-name="Python (ml-env)"

# In Jupyter: Kernel → Change Kernel → Python (ml-env)

Git Sorunları

Sorun: En son değişiklikler çekilemiyor - birleştirme çakışmaları

Çözüm:

# Stash your changes
git stash

# Pull latest
git pull origin main

# Reapply your changes
git stash pop

# If conflicts, resolve manually or:
git checkout --theirs path/to/file  # Take remote version
git checkout --ours path/to/file    # Keep your version

VS Code Entegrasyonu

Sorun: Jupyter notebook'ları VS Code'da açılmıyor

Çözüm:

VS Code'da Python uzantısını yükleyin.
VS Code'da Jupyter uzantısını yükleyin.
Doğru Python yorumlayıcısını seçin: Ctrl+Shift+P → "Python: Select Interpreter"
VS Code'u yeniden başlatın.

Ek Kaynaklar

Discord Tartışmaları: #ml-for-beginners kanalında sorular sorun ve çözümleri paylaşın
Microsoft Learn: ML for Beginners modülleri
Video Eğitimleri: YouTube Oynatma Listesi
Sorun Takipçisi: Hataları bildirin

Hala Sorun Yaşıyor musunuz?

Yukarıdaki çözümleri denediyseniz ve hala sorun yaşıyorsanız:

Mevcut sorunları arayın: GitHub Issues
Discord'daki tartışmaları kontrol edin: Discord Tartışmaları
Yeni bir sorun açın: Şunları ekleyin:
- İşletim sistemi ve sürümü
- Python/R sürümü
- Hata mesajı (tam traceback)
- Sorunu yeniden oluşturmak için adımlar
- Daha önce denedikleriniz

Yardımcı olmak için buradayız! 🚀

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul etmiyoruz.

FilesExpand file tree

TROUBLESHOOTING.md

Latest commit

History

TROUBLESHOOTING.md

File metadata and controls

Sorun Giderme Kılavuzu

İçindekiler

Kurulum Sorunları

Python Kurulumu

Jupyter Kurulumu

R Kurulumu

Jupyter Notebook Sorunları

Kernel Sorunları

Notebook Hücre Sorunları

Python Paket Sorunları

İçe Aktarma Hataları

Sürüm Çakışmaları

Veri Yükleme Sorunları

R Ortamı Sorunları

Paket Kurulumu

RMarkdown Sorunları

Quiz Uygulaması Sorunları

Derleme ve Kurulum

Derleme Hataları

Veri ve Dosya Yolu Sorunları

Yol Problemleri

Eksik Veri Dosyaları

Yaygın Hata Mesajları

Bellek Hataları

Yakınsama Uyarıları

Grafik Sorunları

Unicode/Kodlama Hataları

Performans Sorunları

Yavaş Notebook Çalıştırma

Yüksek Bellek Kullanımı

Ortam ve Yapılandırma

Sanal Ortam Sorunları

Git Sorunları

VS Code Entegrasyonu

Ek Kaynaklar

Hala Sorun Yaşıyor musunuz?