--- title: Google Colab slug: google-colab-cdbed url: /detay/google-colab-cdbed type: article language: Türkçe entity: primary: Google Colab type: article disambiguation: Ücretsiz Google Colab ile bulutta Python, makine öğrenmesi ve derin öğrenme çalışmaları yapın! GPU ve TPU desteği mevcut. categories: - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - Google Colab - Makine öğrenimi - Python author: Kaan Gül created_at: 2025-05-13T17:01:44.899057+03:00 updated_at: 2025-05-13T22:58:50.221341+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/05/13/J9Q1QDx6LZYEMve1g8KikDDhS5hWe5du.webp --- # Google Colab ## KURE Information Cards ### KURE Information Card: Google Colab ![icons8-google-colab-480.webp](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/05/13/5xlUHLBokuUMMJqdeN43CYQmLsJ5CQ3n.webp) | Field | Value | |-------|-------| | Yayın Tarihi(leri)(Metin) | 2017 | | Web Sitesi(leri) | https://colab.research.google.com | | Platform(lar) | Web tarayıcısı (bulut tabanlı) | | Geliştirici(ler) | Google Research | | Lisans | Abonelik,Ücretsiz (Google hesabı ile erişim) | | İşlemci Seçenekleri | TPU,GPU,CPU | | Desteklenen Programlama Dili | Pyhton | | Durumu | Aktif | | Tam Adı | Google Colaboratory | ## Article Content [Google Colab](/tr/detay/google-colab-e5115/llms.txt) (Colaboratory), 2017 yılında Google Research tarafından geliştirilmiş, [makine öğrenimi](/tr/detay/makine-ogrenmesi-77b79/llms.txt) ve derin öğrenme modellerini [CPU](/tr/detay/processing-units-504b3/llms.txt), [GPU](/tr/detay/graphics-card-dda0d/llms.txt) ve [TPU](/tr/detay/ironwood-tpu-89ff2/llms.txt) üzerinde çalıştırmaya olanak tanıyan ücretsiz, çevrimiçi bir Jupyter Notebook ortamıdır. Colab, kullanıcıların yerel bilgisayarlarının donanımına ihtiyaç duymadan Python ile çalışabilmesini sağlayan bir platformdur. Google Colab, yapay zeka teknolojilerini geliştirme ve bulut hizmetlerinin kullanımını artırma amacıyla yaratılmıştır ve tüm kullanıcılar için erişilebilir bir araçtır. Kullanıcılar, yalnızca bir Google hesabına ve bir web tarayıcısına sahip olarak bu hizmeti kullanabilirler. ### **Kapsam ve Yapı** ##### **Google Colab'ın Özellikleri ve Çalışma Prensibi** Colab, kullanıcıların kendi verileriyle çalışma imkânı sunar ve bunun için Google Drive (GD) hesabı üzerinden erişim sağlar. Kullanıcılar, verilerini GD hesapları üzerinde saklayarak, bu verilerle Python dilinde çalışma yapabilirler. Colab, TensorFlow, [Keras](/tr/detay/keras-25001/llms.txt), Caffe, Thenao gibi yaygın kütüphanelerle önceden kurulmuş olarak gelir. Ayrıca, kullanıcılar kolayca ek kütüphaneler yükleyebilirler. Bu özellik, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarının oluşturulması, eğitilmesi ve test edilmesi gibi işlemleri hızlıca gerçekleştirmek için büyük kolaylık sağlar. Colab, yazılım kurulumu gerektirmeden doğrudan çevrimiçi ortamda çalışma imkânı sunduğu için, araştırmacıların ve geliştiricilerin işini oldukça basitleştirir. ##### **Çeşitli İşlemciler ve Donanım Seçenekleri** Google Colab, kullanıcıların farklı işlemci türlerini seçmesine olanak tanır. Kullanıcılar, [Jupyter not defteri](/tr/detay/jupyter-notebook-64ca3/llms.txt) üzerinden MİB (Mobil İşlem Birimi), [GİB](/tr/detay/google-earth-engine-gee-41f8a/llms.txt) (Grafik İşlem Birimi) ve TPU (Tensör İşleme Birimi) gibi işlemcilerle çalışma yapabilirler. Colab üzerinde mevcut olan işlemcilerin modelleri ve özellikleri kullanıcıların ihtiyaçlarına göre değişiklik gösterebilir. Örneğin, GİB olarak NVIDIA Tesla K80 (11GB) modeli sağlanırken, TPU kullanımının gelecekte daha etkin hale geleceği belirtilmektedir. Bu sayede, hesaplama gücüne ihtiyaç duyan kullanıcılar, donanım seçimini kolayca yaparak, işlemlerini hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilirler. ##### **Veri Paylaşımı ve Depolama** Colab, Google Drive üzerinde [veri depolama](/tr/detay/veri-depolama-34b7f/llms.txt) imkânı sunduğu için büyük veri kümesi işlemleri için uygun bir platformdur. Colab, GD hesabındaki verilerle çalışmanın yanı sıra, başka bir GD hesabına bağlanarak o hesapta bulunan verilere de erişebilir. Bu özellik, kullanıcıların farklı hesaplar üzerinden veri paylaşımını ve veri üzerinde işleme yapmayı kolaylaştırır. Ancak, Colab'ın sunduğu depolama alanı Google Drive'ın sınırlamalarına tabidir ve 15GB'lık maksimum veri boyutu sınırına sahiptir. ### **Avantajlar** - **Ücretsiz Donanım Desteği**: Colab, kullanıcılarına ücretsiz olarak MİB, GİB ve TPU gibi gelişmiş işlemciler sunar, bu da büyük veri ve hesaplama yoğun uygulamaların daha hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak tanır. - **Kolay Veri Paylaşımı**: Colab, Google Drive ile entegrasyon sağladığı için kullanıcılar, verilerine kolayca erişebilir ve başkalarıyla paylaşabilir. - **Kütüphane Desteği**: TensorFlow, Keras, Caffe gibi makine öğrenimi ve derin öğrenme kütüphaneleri, Colab üzerinde önceden kurulmuş olarak gelir. Ayrıca, kullanıcılar ihtiyaç duydukları başka kütüphaneleri de kolayca yükleyebilirler. - **Jupyter Not Defteri Özellikleri**: Colab, Jupyter Not Defteri'nin tüm işlevselliğini kullanıcılarına sunar. Bu sayede, Python kodlarını çalıştırmak, görselleştirme yapmak ve analizler gerçekleştirmek çok daha kolay hale gelir. ### **Dezavantajlar** - **TPU Desteği Garanti Edilmemektedir**: Colab, TPU desteği sunmasına rağmen, bu destek garanti edilmemektedir. Kullanıcılar TPU ile çalışmak istediklerinde, bazen Colab bu hizmeti sunmayabilir. - **Çalışma Süresi Kısıtlamaları**: Colab, uzun süreli işlemleri garanti etmez. Google'un açıklamalarına göre, uzun süreli çalışma seansları otomatik olarak sonlandırılabilir. Deneyimler, genellikle 12 saat ve daha kısa süren işlemlerin kesilmeden devam ettiğini, ancak daha uzun seansların sonlandırılabileceğini göstermektedir. - **Veri Yüklemesi ve Bağlantı Sorunları**: GD'ye yüklenen veriler bazen Colab tarafından hemen tanınmaz. Bu durumda, oturumun yeniden başlatılması veya programın yeniden yüklenmesi gerekebilir. - **Sınırlı Programlama Dili Desteği**: Şu an için yalnızca Python diline destek verilmekte olup, başka dillerde çalışma yapmak mümkün değildir. ### **Kullanım Alanları** Colab, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme projelerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Aşağıdaki uygulamalar, Colab’ın en sık kullanıldığı alanlardır: - **TensorFlow Kullanımı**: TensorFlow ile makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi. - **Nöral Ağ Geliştirme ve Eğitme**: Derin öğrenme algoritmalarının ve yapay sinir ağlarının geliştirilmesi. - **TPU ile Deneme Yapma**: Colab üzerinde TPU’lar kullanılarak büyük veri setleriyle yapılan denemeler. - **Yapay Zeka Araştırmalarını Yayma**: Araştırmacıların yapay zeka ve makine öğrenimi konularındaki bulgularını kolayca paylaşabilmesi. - **Eğitici Oluşturma**: Colab, özellikle eğitim amacıyla interaktif materyallerin hazırlanması için idealdir. ## Academic Sources and References 1. Temiz, Hakan, Hasan Şakir Bilge, ve Seçkin Uyğur. Colaboratory: Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Çalışmalarında Donanım Gereksinimini Karşılamada Alternatif Bir Çözüm. Published Date: 01 June 2019. https://www.set-science.com/?go=d1001a2417e2b87d5b7c53e16c5e1675&conf\_id=42&paper\_id=108.Ultralytics. Erişim tarihi: 13.05.2025. https://docs.ultralytics.com/tr/integrations/google-colab/.