Python Makine Çevirisi: Sıra-Sıraya Modeller Oluşturma

Günümüzün giderek birbirine bağlı dünyasında, farklı diller arasında anlayabilme ve iletişim kurabilme yeteneği her zamankinden daha kritik hale geldi. Bir dildeki metnin başka bir dile otomatik olarak çevrilmesi olan makine çevirisi (MT), dil engellerini yıkmak ve küresel iletişimi kolaylaştırmak için hayati bir araç haline geldi. Zengin kütüphane ve çerçeve ekosistemiyle Python, güçlü MT sistemleri oluşturmak için mükemmel bir platform sunuyor. Bu blog yazısı, modern MT'de baskın bir yaklaşım olan sıra-sıraya (seq2seq) modellerine odaklanarak Python makine çevirisi dünyasına iniyor.

Makine Çevirisi Nedir?

Makine çevirisi, metni bir kaynak dilden (örneğin, Fransızca) bir hedef dile (örneğin, İngilizce) çevirirken anlamını koruma sürecini otomatikleştirmeyi amaçlar. Erken MT sistemleri, gramer kurallarını ve sözlükleri manuel olarak tanımlamayı içeren kural tabanlı yaklaşımlara dayanıyordu. Ancak, bu sistemler genellikle kırılgandı ve doğal dilin karmaşıklıkları ve nüanslarıyla başa çıkmakta zorlandılar.

Özellikle sinir ağlarına dayalı olan modern MT sistemleri dikkate değer ilerlemeler kaydetti. Bu sistemler, büyük miktarda paralel metin verisini (yani, birbirine çevrilmiş birden fazla dildeki metinler) analiz ederek çeviri yapmayı öğrenirler.

Makine Çevirisi için Sıra-Sıraya (Seq2Seq) Modelleri

Sıra-sıraya modeller, makine çevirisi alanında devrim yarattı. Değişen uzunluklardaki giriş ve çıkış dizilerini işlemek için özel olarak tasarlanmış bir tür sinir ağı mimarisidirler. Bu, kaynak ve hedef cümlelerin genellikle farklı uzunluklara ve yapılara sahip olduğu MT için onları ideal hale getirir.

Kodlayıcı-Kod Çözücü Mimarisi

Seq2seq modellerinin kalbinde kodlayıcı-kod çözücü mimarisi yatar. Bu mimari iki ana bileşenden oluşur:

• Kodlayıcı: Kodlayıcı, giriş dizisini (kaynak cümle) alır ve onu, bağlam vektörü veya düşünce vektörü olarak da bilinen sabit uzunluklu bir vektör gösterimine dönüştürür. Bu vektör, tüm giriş dizisinin anlamını kapsüller.
• Kod Çözücü: Kod çözücü, kodlayıcının ürettiği bağlam vektörünü alır ve çıkış dizisini (hedef cümle) kelime kelime oluşturur.

Kodlayıcıyı bir özetleyici ve kod çözücüyü yeniden yazan biri olarak düşünün. Kodlayıcı, tüm girdiyi okur ve tek bir vektörde özetler. Daha sonra kod çözücü, metni hedef dilde yeniden yazmak için bu özeti kullanır.

Yinelemeli Sinir Ağları (RNN'ler)

Yinelemeli Sinir Ağları (RNN'ler), özellikle LSTM'ler (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve GRU'lar (Kapılı Yinelenen Birimler), hem kodlayıcı hem de kod çözücü için yapı taşları olarak yaygın olarak kullanılır. RNN'ler, geçmiş girdiler hakkında bilgi yakalayan bir gizli durumu korudukları için sıralı verileri işlemek için çok uygundur. Bu, bir cümlede kelimeler arasındaki bağımlılıkları ele almalarına olanak tanır.

Kodlayıcı RNN, kaynak cümleyi kelime kelime okur ve her adımda gizli durumunu günceller. Kodlayıcının son gizli durumu, kod çözücüye geçirilen bağlam vektörü olur.

Kod çözücü RNN, başlangıç gizli durumu olarak bağlam vektörü ile başlar ve hedef cümleyi kelime kelime oluşturur. Her adımda, kod çözücü önceki kelimeyi ve gizli durumunu girdi olarak alır ve sonraki kelimeyi ve güncellenmiş gizli durumu üretir. İşlem, kod çözücü, çevirinin sonunu gösteren özel bir cümle sonu belirteci (örneğin, <EOS>) oluşturana kadar devam eder.

Örnek: "Hello world"'ü İngilizceden Fransızcaya Çevirmek

Bir seq2seq modelinin basit "Hello world" ifadesini İngilizceden Fransızcaya nasıl çevirebileceğini açıklayalım:

1. Kodlama: Kodlayıcı RNN, "Hello" ve "world" kelimelerini sırayla okur. "world" işlendikten sonra, son gizli durumu tüm ifadenin anlamını temsil eder.
2. Bağlam Vektörü: Bu son gizli durum, bağlam vektörü olur.
3. Kod Çözme: Kod çözücü RNN, bağlam vektörünü alır ve Fransızca çeviriyi oluşturmaya başlar. İlk olarak "Bonjour", sonra "le" ve son olarak "monde" üretebilir. Ayrıca, cümlenin sonunu belirtmek için bir <EOS> belirteci de oluşturacaktır.
4. Çıktı: Son çıktı "Bonjour le monde <EOS>" olacaktır. <EOS> belirteci kaldırıldıktan sonra, model ifadeyi başarıyla çevirmiş olur.

Dikkat Mekanizması

Yukarıda açıklanan temel seq2seq modeli makul derecede iyi performans gösterebilse de, bir darboğazdan muzdariptir: Kaynak cümlenin tüm anlamı tek, sabit uzunluklu bir vektöre sıkıştırılmıştır. Bu, bağlam vektörünün tüm ilgili bilgileri yakalayamayabileceği uzun ve karmaşık cümleler için sorunlu olabilir.

Dikkat mekanizması, kod çözücünün kod çözme işleminin her adımında kaynak cümlenin farklı kısımlarına odaklanmasına izin vererek bu darboğazı giderir. Yalnızca bağlam vektörüne güvenmek yerine, kod çözücü, kodlayıcının farklı zaman adımlarındaki gizli durumlarına katılır. Bu, kod çözücünün, üretilen mevcut kelimeyle en alakalı olan kaynak cümlenin kısımlarına seçici olarak odaklanmasını sağlar.

Dikkat Nasıl Çalışır?

Dikkat mekanizması tipik olarak aşağıdaki adımları içerir:

1. Dikkat Ağırlıklarını Hesapla: Kod çözücü, kod çözme işleminin mevcut adımına kaynak cümlede bulunan her kelimenin önemini temsil eden bir dizi dikkat ağırlığı hesaplar. Bu ağırlıklar genellikle, kod çözücünün mevcut gizli durumunu kodlayıcının her zaman adımındaki gizli durumlarıyla karşılaştıran bir puanlama işlevi kullanılarak hesaplanır.
2. Bağlam Vektörünü Hesapla: Dikkat ağırlıkları, kodlayıcının gizli durumlarının ağırlıklı ortalamasını hesaplamak için kullanılır. Bu ağırlıklı ortalama, daha sonra kod çözücü tarafından sonraki kelimeyi oluşturmak için kullanılan bağlam vektörü olur.
3. Dikkat ile Kod Çözme: Kod çözücü, (dikkat mekanizmasından türetilen) bağlam vektörünü *ve* önceki gizli durumunu kullanarak sonraki kelimeyi tahmin eder.

Dikkat mekanizması, kaynak cümlenin farklı kısımlarına katılarak, kod çözücünün daha nüanslı ve bağlama özgü bilgiler yakalamasını sağlayarak gelişmiş çeviri kalitesi elde edilmesini sağlar.

Dikkat Mekanizmasının Faydaları

• Geliştirilmiş Doğruluk: Dikkat mekanizması, modelin giriş cümlenin ilgili kısımlarına odaklanmasını sağlayarak daha doğru çevirilere yol açar.
• Uzun Cümlelerin Daha İyi İşlenmesi: Bilgi darboğazından kaçınarak, dikkat mekanizması, modelin daha uzun cümleleri daha etkili bir şekilde işlemesini sağlar.
• Yorumlanabilirlik: Dikkat ağırlıkları, modelin çeviri sırasında kaynak cümlenin hangi kısımlarına odaklandığına dair içgörüler sağlar. Bu, modelin nasıl kararlar verdiğini anlamaya yardımcı olabilir.

Python'da Bir Makine Çevirisi Modeli Oluşturma

TensorFlow veya PyTorch gibi bir kütüphane kullanarak Python'da bir makine çevirisi modeli oluşturmaya dahil olan adımları özetleyelim.

1. Veri Hazırlama

İlk adım, verileri hazırlamaktır. Bu, her bir örneğin kaynak dilde bir cümleden ve hedef dildeki karşılık gelen çevirisinden oluştuğu büyük bir paralel metin veri kümesi toplamakla ilgilidir. Makine Çevirisi Çalıştayı'ndan (WMT) alınanlar gibi halka açık olarak kullanılabilen veri kümeleri, bu amaç için sıklıkla kullanılır.

Veri hazırlama tipik olarak aşağıdaki adımları içerir:

• Belirteçleştirme: Cümleleri ayrı kelimelere veya alt kelimelere ayırma. Yaygın belirteçleştirme teknikleri, boşluk belirteçleştirmesi ve bayt çifti kodlaması (BPE) içerir.
• Kelime Haznesi Oluşturma: Veri kümesindeki tüm benzersiz belirteçlerin bir kelime haznesi oluşturma. Her bir belirtece benzersiz bir indeks atanır.
• Dolgu: Tüm cümleleri aynı uzunlukta yapmak için cümlelerin sonuna dolgu belirteçleri ekleme. Bu, toplu işleme için gereklidir.
• Eğitim, Doğrulama ve Test Kümeleri Oluşturma: Verileri üç kümeye ayırma: modeli eğitmek için bir eğitim kümesi, eğitim sırasında performansı izlemek için bir doğrulama kümesi ve son modeli değerlendirmek için bir test kümesi.

Örneğin, İngilizceyi İspanyolcaya çevirmek için bir model eğitmek istiyorsanız, İngilizce cümlelerden ve karşılık gelen İspanyolca çevirilerinden oluşan bir veri kümesine ihtiyacınız olacaktır. Verileri, tüm metinleri küçük harfe çevirerek, noktalama işaretlerini kaldırarak ve cümleleri kelimelere belirteçleştirerek ön işleyebilirsiniz. Ardından, her iki dildeki tüm benzersiz kelimelerden oluşan bir kelime haznesi oluşturur ve cümleleri sabit bir uzunlukta doldurursunuz.

2. Model Uygulaması

Bir sonraki adım, TensorFlow veya PyTorch gibi bir derin öğrenme çerçevesi kullanarak dikkat mekanizmasına sahip seq2seq modelini uygulamaktır. Bu, kodlayıcıyı, kod çözücüyü ve dikkat mekanizmasını tanımlamayı içerir.

İşte kodun basitleştirilmiş bir ana hatı (sözde kod kullanarak):

# Kodlayıcıyı tanımla
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):
        # ... (Embedding ve LSTM gibi katmanların başlatılması)

    def forward(self, input_sequence):
        # ... (Giriş dizisini gömme ve LSTM aracılığıyla işleme)
        return hidden_states, last_hidden_state

# Dikkat mekanizmasını tanımla
class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim):
        # ... (Dikkat ağırlıklarını hesaplamak için katmanların başlatılması)

    def forward(self, decoder_hidden, encoder_hidden_states):
        # ... (Dikkat ağırlıklarını ve bağlam vektörünü hesapla)
        return context_vector, attention_weights

# Kod çözücüyü tanımla
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, output_dim, embedding_dim, hidden_dim, num_layers, attention):
        # ... (Embedding, LSTM ve tam bağlı katman gibi katmanların başlatılması)

    def forward(self, input_word, hidden_state, encoder_hidden_states):
        # ... (Giriş kelimesini gömme ve LSTM aracılığıyla işleme)
        # ... (Dikkat mekanizmasını uygula)
        # ... (Sonraki kelimeyi tahmin et)
        return predicted_word, hidden_state

# Seq2Seq modelini tanımla
class Seq2Seq(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder):
        # ... (Kodlayıcının ve kod çözücünün başlatılması)

    def forward(self, source_sequence, target_sequence):
        # ... (Kaynak dizisini kodla)
        # ... (Hedef diziyi kod çöz ve oluştur)
        return predicted_sequence

3. Modeli Eğitme

Model uygulandıktan sonra, eğitim verileri üzerinde eğitilmesi gerekir. Bu, modele kaynak cümleleri ve karşılık gelen hedef cümlelerini beslemeyi ve modelin parametrelerini, tahmin edilen çeviriler ile gerçek çeviriler arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ayarlamayı içerir.

Eğitim süreci tipik olarak aşağıdaki adımları içerir:

• Kayıp Fonksiyonunu Tanımla: Tahmin edilen ve gerçek çeviriler arasındaki farkı ölçen bir kayıp fonksiyonu seçin. Yaygın kayıp fonksiyonları arasında çapraz entropi kaybı bulunur.
• İyimserleştirici Tanımla: Kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için modelin parametrelerini güncelleyen bir optimizasyon algoritması seçin. Yaygın iyimserleştiriciler arasında Adam ve SGD bulunur.
• Eğitim Döngüsü: Eğitim verileri üzerinde yineleme yapın, modele toplu halde kaynak ve hedef cümleler besleyin. Her toplu iş için, kaybı hesaplayın, gradyanları hesaplayın ve modelin parametrelerini güncelleyin.
• Doğrulama: Modelin performansını doğrulama kümesinde periyodik olarak değerlendirin. Bu, eğitim sürecini izlemeye ve aşırı uydurmayı önlemeye yardımcı olur.

Tipik olarak modeli, her bir çağın tüm eğitim veri kümesi üzerinde bir kez yinelemeyi içeren birkaç çağ boyunca eğitirsiniz. Eğitim sırasında, hem eğitim hem de doğrulama kümelerindeki kaybı izlersiniz. Doğrulama kaybı artmaya başlarsa, modelin eğitim verilerine aşırı uydurduğunu gösterir ve eğitimi durdurmanız veya modelin hiperparametrelerini ayarlamanız gerekebilir.

4. Değerlendirme

Eğitimden sonra, modelin performansını değerlendirmek için test kümesinde değerlendirilmesi gerekir. Makine çevirisi için yaygın değerlendirme ölçütleri arasında BLEU (İki Dilli Değerlendirme Çalışması) puanı ve METEOR bulunur.

BLEU puanı, tahmin edilen çeviriler ile referans çeviriler arasındaki benzerliği ölçer. Tahmin edilen çevirideki n-gram'lerin (n kelimeden oluşan diziler) hassasiyetini, referans çeviriyle karşılaştırarak hesaplar.

Modeli değerlendirmek için, test kümesinden kaynak cümleleri besler ve karşılık gelen çevirileri oluşturursunuz. Daha sonra, oluşturulan çevirileri BLEU puanını veya diğer değerlendirme ölçütlerini kullanarak referans çevirilerle karşılaştırırsınız.

5. Çıkarım

Model eğitilip değerlendirildikten sonra, yeni cümleleri çevirmek için kullanılabilir. Bu, modele bir kaynak cümle beslemek ve karşılık gelen hedef cümleyi oluşturmakla ilgilidir.

Çıkarım süreci tipik olarak aşağıdaki adımları içerir:

• Giriş Cümlesini Belirteçleştir: Kaynak cümleyi kelimelere veya alt kelimelere belirteçleştirin.
• Giriş Cümlesini Kodla: Bağlam vektörünü elde etmek için belirteçleştirilmiş cümleyi kodlayıcıya besleyin.
• Hedef Cümleyi Kod Çöz: Hedef cümleyi kelime kelime oluşturmak için kod çözücüyü kullanın, bir cümle başı belirteciyle (örneğin, <SOS>) başlayarak. Her adımda, kod çözücü önceki kelimeyi ve bağlam vektörünü girdi olarak alır ve sonraki kelimeyi üretir. İşlem, kod çözücü, cümle sonu belirteci (örneğin, <EOS>) oluşturana kadar devam eder.
• Son İşleme: Oluşturulan cümleden <SOS> ve <EOS> belirteçlerini kaldırın ve nihai çeviriyi elde etmek için kelimelerin belirteçlerini kaldırın.

Python'da Makine Çevirisi için Kütüphaneler ve Çerçeveler

Python, makine çevirisi modellerinin geliştirilmesini kolaylaştıran zengin bir kütüphane ve çerçeve ekosistemine sahiptir. En popüler seçeneklerden bazıları şunlardır:

• TensorFlow: Google tarafından geliştirilen güçlü ve çok yönlü bir derin öğrenme çerçevesi. TensorFlow, dikkat mekanizmalı seq2seq modelleri dahil olmak üzere, sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için çok çeşitli araçlar ve API'ler sağlar.
• PyTorch: Esnekliği ve kullanım kolaylığı ile bilinen bir başka popüler derin öğrenme çerçevesi. PyTorch, özellikle araştırma ve deney için çok uygundur ve seq2seq modelleri için mükemmel destek sağlar.
• Hugging Face Transformers: Makine çevirisi görevleri için ince ayar yapılabilen BERT ve BART gibi transformatör tabanlı modeller dahil olmak üzere önceden eğitilmiş dil modelleri sağlayan bir kütüphane.
• OpenNMT-py: PyTorch'ta yazılmış açık kaynaklı bir sinirsel makine çevirisi araç takımı. Farklı MT mimarileri oluşturmak ve denemek için esnek ve modüler bir çerçeve sağlar.
• Marian NMT: Python için bağlayıcıları olan C++ ile yazılmış hızlı bir sinirsel makine çevirisi çerçevesi. GPU'larda verimli eğitim ve çıkarım için tasarlanmıştır.

Makine Çevirisindeki Zorluklar

Son yıllardaki önemli ilerlemelere rağmen, makine çevirisi hala çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır:

• Çok Anlamlılık: Doğal dil, doğası gereği çok anlamlıdır. Kelimeler birden fazla anlama sahip olabilir ve cümleler farklı şekillerde yorumlanabilir. Bu, MT sistemlerinin metni doğru bir şekilde çevirmesini zorlaştırabilir.
• Deyimler ve Mecazi Dil: Deyimler ve mecazi dil (örneğin, metaforlar, benzetmeler), MT sistemlerinin işlemesi için zorlayıcı olabilir. Bu ifadeler genellikle, bireysel kelimelerin kelimesi kelimesine anlamlarından farklı anlamlara sahiptir.
• Düşük Kaynaklı Diller: MT sistemleri, etkili bir şekilde eğitmek için tipik olarak büyük miktarda paralel metin verisine ihtiyaç duyar. Ancak, bu tür veriler genellikle düşük kaynaklı diller için kıttır.
• Alan Uyarlaması: Bir alanda (örneğin, haber makaleleri) eğitilmiş MT sistemleri, başka bir alanda (örneğin, tıbbi metinler) iyi performans göstermeyebilir. MT sistemlerini yeni alanlara uyarlamak devam eden bir araştırma zorluğudur.
• Etik Hususlar: MT sistemleri, eğitim verilerinde bulunan önyargıları sürdürebilir. MT sistemlerinin adil ve eşit olmasını sağlamak için bu önyargıları ele almak önemlidir. Örneğin, bir eğitim veri kümesi, belirli meslekleri belirli cinsiyetlerle ilişkilendiriyorsa, MT sistemi bu kalıp yargıları güçlendirebilir.

Makine Çevirisinde Gelecek Yönler

Makine çevirisi alanı sürekli gelişiyor. Bazı temel gelecek yönleri şunlardır:

• Transformatör Tabanlı Modeller: BERT, BART ve T5 gibi transformatör tabanlı modeller, makine çevirisi dahil olmak üzere çok çeşitli NLP görevlerinde en son sonuçları elde etti. Bu modeller, dikkat mekanizmasına dayanır ve bir cümlede kelimeler arasındaki uzun mesafeli bağımlılıkları RNN'lerden daha etkili bir şekilde yakalayabilir.
• Sıfır Atışlı Çeviri: Sıfır atışlı çeviri, hiçbir paralel metin verisinin bulunmadığı diller arasında çeviri yapmayı amaçlar. Bu tipik olarak, bir dizi dilde çok dilli bir MT modeli eğiterek ve daha sonra eğitim sırasında görülmeyen diller arasında çeviri yapmak için kullanılarak elde edilir.
• Çok Dilli Makine Çevirisi: Çok dilli MT modelleri, birden fazla dilden alınan veriler üzerinde eğitilir ve veri kümesindeki herhangi bir dil çifti arasında çeviri yapabilir. Bu, her dil çifti için ayrı modeller eğitmekten daha verimli olabilir.
• Düşük Kaynaklı Çeviriyi İyileştirme: Araştırmacılar, sentetik veriler, transfer öğrenme ve denetimsiz öğrenme gibi, düşük kaynaklı diller için MT sistemlerinin performansını iyileştirmeye yönelik çeşitli teknikler araştırmaktadır.
• Bağlamı Dahil Etme: MT sistemleri, çeviri doğruluğunu artırmak için giderek daha fazla, bir cümlenin göründüğü belge veya konuşma gibi bağlamsal bilgileri içeriyor.
• Açıklanabilir Makine Çevirisi: MT sistemlerini daha açıklanabilir hale getirmek için araştırma yapılmaktadır, böylece kullanıcılar sistemin neden belirli bir çeviri ürettiğini anlayabilirler. Bu, MT sistemlerine güven oluşturmaya ve potansiyel hataları belirlemeye yardımcı olabilir.

Makine Çevirisinin Gerçek Dünyadaki Uygulamaları

Makine çevirisi, aşağıdakiler dahil olmak üzere çok çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılır:

• Küresel İşletme İletişimi: İşletmelerin farklı dillerdeki müşterilerle, ortaklarla ve çalışanlarla iletişim kurmasını sağlar. Örneğin, çok uluslu bir şirket, e-postaları, belgeleri ve web sitelerini çevirmek için MT kullanabilir.
• Uluslararası Seyahat: Seyahat edenlerin yabancı dilleri anlamalarına ve yabancı ortamlarda gezinmelerine yardımcı olmak. MT uygulamaları, tabelaları, menüleri ve konuşmaları çevirmek için kullanılabilir.
• İçerik Yerelleştirme: İçeriği farklı dillere ve kültürlere uyarlama. Buna web sitelerinin, yazılımların ve pazarlama materyallerinin çevrilmesi dahildir. Örneğin, bir video oyunu geliştiricisi, oyunlarını farklı bölgeler için yerelleştirmek için MT kullanabilir.
• Bilgiye Erişim: Farklı dillerde bilgiye erişim sağlamak. MT, haber makalelerini, araştırma makalelerini ve diğer çevrimiçi içeriği çevirmek için kullanılabilir.
• E-ticaret: Ürün açıklamalarını, müşteri incelemelerini ve destek materyallerini çevirerek sınır ötesi e-ticareti kolaylaştırmak.
• Eğitim: Dil öğrenimini ve kültürler arası anlayışı desteklemek. MT, ders kitaplarını, eğitim materyallerini ve çevrimiçi kursları çevirmek için kullanılabilir.
• Hükümet ve Diplomasi: Hükümet kurumlarının ve diplomatların yabancı hükümetler ve kuruluşlarla iletişim kurmasına yardımcı olmak.

Sonuç

Sıra-sıraya modellerin ve dikkat mekanizmasının geliştirilmesi sayesinde makine çevirisi son yıllarda önemli adımlar attı. Zengin kütüphane ve çerçeve ekosistemiyle Python, güçlü MT sistemleri oluşturmak için mükemmel bir platform sunuyor. Zorluklar devam etse de, devam eden araştırma ve geliştirme, gelecekte daha da doğru ve çok yönlü MT sistemlerinin yolunu açıyor. MT teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, dil engellerini yıkmada ve küresel iletişim ve anlayışı teşvik etmede giderek daha önemli bir rol oynayacaktır.

İster bir araştırmacı, ister bir geliştirici veya sadece makine çevirisinin gücüyle ilgilenen biri olun, Python tabanlı seq2seq modellerini keşfetmek ödüllendirici bir çabadır. Bu blog yazısında tartışılan bilgi ve araçlarla, dünyanın her yerinden insanları birbirine bağlayan makine çevirisi sistemleri oluşturma ve dağıtma yolculuğunuza başlayabilirsiniz.