İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
- 1. Derin Öğrenme tam olarak nedir?
- 2. Derin Öğrenmeyi Makine Öğreniminden ayıran nedir?
- 3. Sinir ağları hakkında şu anki anlayışlarınız nelerdir?
- 4. Perceptron tam olarak nedir?
- 5. Derin sinir ağı tam olarak nedir?
- 6. Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) Tam Olarak Nedir?
- 7. Bir sinir ağında etkinleştirme işlevleri hangi amaca hizmet eder?
- 8. Gradyan İnişi Tam Olarak Nedir?
- 9. Maliyet Fonksiyonu Tam Olarak Nedir?
- 10. Derin ağlar, sığ ağlardan nasıl daha iyi performans gösterebilir?
- 11. İleri yayılımı açıklayın.
- 12. Geri yayılım nedir?
- 13. Derin öğrenme bağlamında, gradyan kırpmayı nasıl anlıyorsunuz?
- 14. Softmax ve ReLU Fonksiyonları Nelerdir?
- 15. Bir sinir ağı modeli, tüm ağırlıklar 0'a ayarlanmış olarak eğitilebilir mi?
- 16. Bir dönemi bir partiden ve bir yinelemeden ayıran nedir?
- 17. Toplu Normalleştirme ve Bırakma Nedir?
- 18. Stokastik Gradyan İnişini Toplu Gradyan İnişinden Ne Ayırır?
- 19. Sinir ağlarına doğrusal olmayanları dahil etmek neden önemlidir?
- 20. Derin öğrenmede tensör nedir?
- 21. Bir derin öğrenme modeli için etkinleştirme işlevini nasıl seçersiniz?
- 22. CNN ile ne demek istiyorsunuz?
- 23. Birçok CNN katmanı nedir?
- 24. Fazla ve eksik takmanın etkileri nelerdir ve bunlardan nasıl kaçınabilirsiniz?
- 25. Derin öğrenmede RNN nedir?
- 26. Adam Optimizer'ı tanımlayın
- 27. Derin otomatik kodlayıcılar: bunlar nedir?
- 28. Tensorflow'ta Tensor Ne Anlama Geliyor?
- 29. Bir hesaplama grafiğinin açıklaması
- 30. Üretken rakip ağlar (GAN'lar): Bunlar nedir?
- 31. Mimariyi tasarlarken sinir ağına dahil edilecek nöronların ve gizli katmanların sayısını nasıl seçeceksiniz?
- 32. Derin pekiştirmeli öğrenmede ne tür sinir ağları kullanılır?
- Sonuç
Derin öğrenme yepyeni bir fikir değil. Yapay sinir ağları, derin öğrenme olarak bilinen makine öğrenimi alt kümesinin tek temeli olarak hizmet eder.
Derin öğrenme, insan beynini taklit etmek için yaratıldıkları için, sinir ağları kadar insan beyni taklididir.
Bir süredir bu var. Bu günlerde, şimdi sahip olduğumuz kadar fazla işlem gücü veya veriye sahip olmadığımız için herkes bundan bahsediyor.
Son 20 yılda, işleme kapasitesindeki çarpıcı artışın bir sonucu olarak derin öğrenme ve makine öğrenimi ortaya çıktı.
Hayalinizdeki işi ararken karşılaşabileceğiniz herhangi bir soruşturmaya hazırlanmanıza yardımcı olmak için bu gönderi, basitten karmaşığa değişen bir dizi derin öğrenme görüşmesi sorusunda size rehberlik edecektir.
1. Derin Öğrenme tam olarak nedir?
eğer katılıyorsanız derin öğrenme mülakatta, şüphesiz derin öğrenmenin ne olduğunu anlıyorsunuz. Ancak görüşmeci, bu soruya yanıt olarak bir örnekle birlikte ayrıntılı bir yanıt vermenizi bekliyor.
eğitmek için nöral ağlar derin öğrenme için önemli miktarda organize veya yapılandırılmamış veri kullanılmalıdır. Gizli kalıpları ve özellikleri bulmak için karmaşık işlemler yapar (örneğin, bir kedinin görüntüsünü bir köpeğinkinden ayırt etmek).
2. Derin Öğrenmeyi Makine Öğreniminden ayıran nedir?
Yapay zekanın makine öğrenimi olarak bilinen bir dalı olarak, bilgisayarları zamanla daha iyi hale gelmeleri için veri ve istatistiksel ve algoritmik teknikler kullanarak eğitiyoruz.
bir yönü olarak makine öğrenme, derin öğrenme, insan beyninde görülen sinir ağı mimarisini taklit eder.
3. Sinir ağları hakkında şu anki anlayışlarınız nelerdir?
Sinir ağları olarak bilinen yapay sistemler, insan vücudunda bulunan organik sinir ağlarına çok benzemektedir.
Buna benzer bir teknik kullanarak insan beyni Bir sinir ağı, bir veri parçasındaki temel korelasyonları tanımlamayı amaçlayan bir algoritmalar topluluğudur.
Bu sistemler, göreve özel kuralları takip etmek yerine, kendilerini bir dizi veri kümesine ve örneğe maruz bırakarak göreve özel bilgi edinirler.
Buradaki fikir, bu veri kümelerinin önceden programlanmış bir anlayışına sahip olmak yerine, sistemin beslendiği verilerden ayırt edici özellikleri öğrenmesidir.
Sinir Ağlarında en yaygın olarak kullanılan üç ağ katmanı aşağıdaki gibidir:
- Giriş katmanı
- Gizli katman
- Çıktı katmanı
4. Perceptron tam olarak nedir?
İnsan beyninde bulunan biyolojik nöron, bir algılayıcı ile karşılaştırılabilir. Algılayıcı tarafından çok sayıda girdi alınır, daha sonra çok sayıda dönüşüm ve işlev gerçekleştirir ve bir çıktı üretir.
İkili sınıflandırmada algılayıcı adı verilen doğrusal bir model kullanılır. Her biri farklı ağırlığa sahip çeşitli girdilere sahip bir nöronu simüle eder.
Nöron, bu ağırlıklı girdileri kullanarak bir fonksiyon hesaplar ve sonuçları verir.
5. Derin sinir ağı tam olarak nedir?
Derin sinir ağı, giriş ve çıkış katmanları (DNN) arasında birkaç katman içeren bir yapay sinir ağıdır (YSA).
Derin sinir ağları, derin mimarili sinir ağlarıdır. “Derin” kelimesi, tek bir katmanda birçok seviye ve birim içeren fonksiyonları ifade eder. Daha yüksek düzeyde desenler yakalamak için daha fazla ve daha büyük katmanlar eklenerek daha doğru modeller oluşturulabilir.
6. Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) Tam Olarak Nedir?
Giriş, gizli ve çıkış katmanları, sinir ağlarında olduğu gibi MLP'lerde bulunur. Bir veya daha fazla gizli katmana sahip tek katmanlı bir algılayıcıya benzer şekilde inşa edilmiştir.
Tek katmanlı bir algılayıcının ikili çıktısı yalnızca doğrusal ayrılabilir sınıfları (0,1) kategorize edebilir, oysa MLP doğrusal olmayan sınıfları sınıflandırabilir.
7. Bir sinir ağında etkinleştirme işlevleri hangi amaca hizmet eder?
Bir aktivasyon fonksiyonu, bir nöronun en temel seviyede aktive olup olmayacağını belirler. Herhangi bir etkinleştirme işlevi, girdilerin ağırlıklı toplamını artı sapmayı girdi olarak kabul edebilir. Aktivasyon fonksiyonları adım fonksiyonu, Sigmoid, ReLU, Tanh ve Softmax'ı içerir.
8. Gradyan İnişi Tam Olarak Nedir?
Bir maliyet fonksiyonunu veya bir hatayı en aza indirmek için en iyi yaklaşım gradyan inişidir. Amaç, bir fonksiyonun yerel-küresel minimumunu bulmaktır. Bu, hatayı en aza indirmek için modelin izlemesi gereken yolu belirtir.
9. Maliyet Fonksiyonu Tam Olarak Nedir?
Maliyet işlevi, modelinizin ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için bir ölçüdür; bazen "kayıp" veya "hata" olarak bilinir. Geri yayılım sırasında çıktı katmanının hatasını hesaplamak için kullanılır.
Sinir ağının eğitim süreçlerini sinir ağı üzerinden geri iterek ilerletmek için bu yanlışlıktan yararlanırız.
10. Derin ağlar, sığ ağlardan nasıl daha iyi performans gösterebilir?
Yapay sinir ağlarına giriş ve çıkış katmanlarına ek olarak gizli katmanlar da eklenir. Giriş ve çıkış katmanları arasında sığ sinir ağları tek bir gizli katman kullanırken, derin sinir ağları çok sayıda seviye kullanır.
Sığ bir ağ, herhangi bir işleve uyabilmek için birkaç parametre gerektirir. Derin ağlar, birkaç katman içerdiğinden, az sayıda parametreyle bile işlevlere daha iyi uyum sağlayabilir.
Derin ağlar, ister konuşma ister resim tanıma olsun, her türlü veri modellemeyle çalışmadaki çok yönlülükleri nedeniyle artık tercih ediliyor.
11. İleri yayılımı açıklayın.
Girdiler, iletme yayılımı olarak bilinen bir süreçte, ağırlıklarla birlikte gömülü katmana iletilir.
Aktivasyon fonksiyonunun çıktısı, işleme bir sonraki katmana geçmeden önce her gömülü katmanda hesaplanır.
İşlem, girdi katmanında başlar ve nihai çıktı katmanına ilerler, dolayısıyla ad ileriye doğru yayılma olarak adlandırılır.
12. Geri yayılım nedir?
Sinir ağında ağırlıklar ve önyargılar ayarlandığında, önce değerin nasıl değiştiğini gözlemleyerek maliyet fonksiyonunu azaltmak için geri yayılım kullanılır.
Her gizli katmandaki gradyanı anlamak, bu değişikliği hesaplamayı basitleştirir.
Geri yayılım olarak bilinen süreç, çıktı katmanında başlar ve girdi katmanlarına doğru geriye doğru hareket eder.
13. Derin öğrenme bağlamında, gradyan kırpmayı nasıl anlıyorsunuz?
Gradyan Kırpma, geri yayılım sırasında ortaya çıkan gradyanların patlaması sorununu çözmek için bir yöntemdir (önemli yanlış gradyanların zaman içinde biriktiği ve eğitim sırasında sinir ağı model ağırlıklarında önemli ayarlamalara yol açtığı bir durum).
Patlayan gradyanlar, eğitim sırasında gradyanlar çok büyüdüğünde ortaya çıkan ve modeli kararsız hale getiren bir sorundur. Gradyan beklenen aralığı geçtiyse, gradyan değerleri eleman bazında önceden tanımlanmış bir minimum veya maksimum değere itilir.
Gradyan kırpma, eğitim sırasında bir sinir ağının sayısal kararlılığını artırır, ancak modelin performansı üzerinde minimum etkisi vardır.
14. Softmax ve ReLU Fonksiyonları Nelerdir?
Softmax adlı bir etkinleştirme işlevi, 0 ile 1 arasında bir çıktı üretir. Her çıktı, tüm çıktıların toplamı bir olacak şekilde bölünür. Çıktı katmanları için sıklıkla Softmax kullanılır.
Bazen ReLU olarak da bilinen Rektifiye Doğrusal Birim, en çok kullanılan etkinleştirme işlevidir. X pozitifse, X verir, yoksa sıfır verir. ReLU, gömülü katmanlara düzenli olarak uygulanır.
15. Bir sinir ağı modeli, tüm ağırlıklar 0'a ayarlanmış olarak eğitilebilir mi?
Sinir ağı belirli bir işi tamamlamayı asla öğrenemez, bu nedenle tüm ağırlıkları 0'a başlatarak bir modeli eğitmek mümkün değildir.
Tüm ağırlıklar sıfıra sıfırlanırsa, türevler W [1]'deki her ağırlık için aynı kalacaktır, bu da nöronların aynı özellikleri yinelemeli olarak öğrenmesine neden olacaktır.
Ağırlıkları yalnızca 0'a başlatmakla kalmaz, aynı zamanda herhangi bir sabit biçimine göre bir alt par sonuçla sonuçlanması muhtemeldir.
16. Bir dönemi bir partiden ve bir yinelemeden ayıran nedir?
Farklı veri kümeleri işleme biçimleri ve gradyan iniş teknikleri toplu, yineleme ve dönem içerir. Epoch, hem ileri hem de geriye doğru tam bir veri kümesine sahip bir sinir ağını içerir.
Güvenilir sonuçlar sağlamak için, veri kümesi tek bir denemede geçemeyecek kadar büyük olduğundan sık sık birkaç kez geçirilir.
Bir sinir ağı üzerinden az miktarda veriyi tekrar tekrar çalıştırma uygulamasına yineleme denir. Veri kümesinin sinir ağlarını başarılı bir şekilde geçmesini garanti etmek için, gruplama olarak bilinen bir dizi yığına veya alt kümeye bölünebilir.
Veri toplama boyutuna bağlı olarak, üç yöntemin tümü (epoch, yineleme ve toplu iş boyutu) temelde gradyan iniş algoritması.
17. Toplu Normalleştirme ve Bırakma Nedir?
Bırakma, hem görünür hem de gizli ağ birimlerini rasgele kaldırarak (genellikle düğümlerin yüzde 20'sini düşürerek) verilerin fazla takılmasını önler. Ağın yakınsamasını sağlamak için gereken yineleme sayısını iki katına çıkarır.
Her katmandaki girdileri, sıfır ortalama çıkış aktivasyonuna ve bir standart sapmaya sahip olacak şekilde normalleştirerek, toplu normalleştirme, sinir ağlarının performansını ve kararlılığını artırmaya yönelik bir stratejidir.
18. Stokastik Gradyan İnişini Toplu Gradyan İnişinden Ne Ayırır?
Toplu Gradyan İnişi:
- Tam veri kümesi, toplu gradyan için gradyanı oluşturmak için kullanılır.
- Muazzam miktarda veri ve yavaş güncellenen ağırlıklar yakınsamayı zorlaştırır.
Stokastik Gradyan İnişi:
- Stokastik gradyan, gradyanı hesaplamak için tek bir örnek kullanır.
- Daha sık ağırlık değişiklikleri nedeniyle, parti gradyanından önemli ölçüde daha hızlı bir şekilde yakınsar.
19. Sinir ağlarına doğrusal olmayanları dahil etmek neden önemlidir?
Kaç katman olursa olsun, bir sinir ağı, doğrusal olmayanlıkların yokluğunda bir algılayıcı gibi davranacak ve çıktıyı girdiye doğrusal olarak bağımlı hale getirecektir.
Başka bir deyişle, n katmanlı ve m gizli birimli ve lineer aktivasyon fonksiyonlarına sahip bir sinir ağı, gizli katmanları olmayan ve sadece lineer ayırma sınırlarını tespit edebilen lineer bir sinir ağına eşdeğerdir.
Doğrusal olmayan bir sinir ağı, karmaşık sorunları çözemez ve girdiyi doğru bir şekilde kategorize edemez.
20. Derin öğrenmede tensör nedir?
Tensör olarak bilinen çok boyutlu bir dizi, matrislerin ve vektörlerin genelleştirilmesi olarak işlev görür. Derin öğrenme için çok önemli bir veri yapısıdır. Tensörleri temsil etmek için temel veri türlerinin N boyutlu dizileri kullanılır.
Tensörün her bileşeni aynı veri tipine sahiptir ve bu veri tipi her zaman bilinir. Şeklin sadece bir parçasının – yani kaç boyutun olduğu ve her birinin ne kadar büyük olduğu – bilinmesi mümkündür.
Girdilerin de tamamen bilindiği durumlarda, işlemlerin çoğu tam olarak bilinen tensörler üretir; diğer durumlarda, bir tensörün formu yalnızca grafik yürütme sırasında oluşturulabilir.
21. Bir derin öğrenme modeli için etkinleştirme işlevini nasıl seçersiniz?
- Beklenmesi gereken sonuç gerçekse, doğrusal bir etkinleştirme işlevi kullanmak mantıklıdır.
- Tahmin edilmesi gereken çıktı bir ikili sınıf olasılığıysa, bir Sigmoid işlevi kullanılmalıdır.
- Yansıtılan çıktı iki sınıflandırma içeriyorsa bir Tanh işlevi kullanılabilir.
- Hesaplama kolaylığı nedeniyle, ReLU işlevi çok çeşitli durumlarda uygulanabilir.
22. CNN ile ne demek istiyorsunuz?
Görsel görüntüleri değerlendirmede uzmanlaşmış derin sinir ağları, evrişimli sinir ağlarını (CNN veya ConvNet) içerir. Burada, bir vektörün girişi temsil ettiği sinir ağlarından ziyade, giriş çok kanallı bir resimdir.
Çok katmanlı algılayıcılar, CNN'ler tarafından çok az ön işleme gerektiren özel bir şekilde kullanılır.
23. Birçok CNN katmanı nedir?
Evrişim Katmanı: Ana katman, çeşitli öğrenilebilir filtrelere ve alıcı bir alana sahip olan evrişim katmanıdır. Bu ilk katman, girdi verilerini alır ve özelliklerini çıkarır.
ReLU Katmanı: Bu katman, ağları doğrusal olmayan hale getirerek negatif pikselleri sıfıra çevirir.
Havuzlama katmanı: İşleme ve ağ ayarlarını en aza indirerek, havuzlama katmanı temsilin uzamsal boyutunu kademeli olarak en aza indirir. Maksimum havuzlama en çok kullanılan havuzlama yöntemidir.
24. Fazla ve eksik takmanın etkileri nelerdir ve bunlardan nasıl kaçınabilirsiniz?
Bu, bir modelin eğitim verilerindeki karmaşıklıkları ve gürültüyü modelin yeni veri kullanımını olumsuz yönde etkilediği noktaya kadar öğrenmesi durumunda aşırı uydurma olarak bilinir.
Bir hedef işlevi öğrenirken daha uyarlanabilir olan doğrusal olmayan modellerde gerçekleşmesi daha olasıdır. Bir model, otomobilleri ve kamyonları algılamak için eğitilebilir, ancak yalnızca belirli bir kutu formuna sahip araçları tanımlayabilir.
Yalnızca bir tür kamyon üzerinde eğitildiği göz önüne alındığında, düz yataklı bir kamyonu tespit edemeyebilir. Eğitim verilerinde model iyi çalışıyor ancak gerçek dünyada çalışmıyor.
Uygun olmayan bir model, veriler üzerinde yeterince eğitilmemiş veya yeni bilgilere genelleme yapamayan bir model anlamına gelir. Bu genellikle bir model yetersiz veya yanlış verilerle eğitildiğinde ortaya çıkar.
Doğruluk ve performans, eksik donanım nedeniyle tehlikeye girer.
Model doğruluğunu tahmin etmek için verileri yeniden örneklemek (K-kat çapraz doğrulama) ve modeli değerlendirmek için bir doğrulama veri kümesi kullanmak, fazla ve eksik uydurmayı önlemenin iki yoludur.
25. Derin öğrenmede RNN nedir?
Yaygın bir yapay sinir ağları çeşidi olan tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler), RNN kısaltmasını kullanır. Diğer şeylerin yanı sıra genomları, el yazısını, metinleri ve veri dizilerini işlemek için kullanılırlar. Gerekli eğitim için RNN'ler geri yayılımı kullanır.
26. Adam Optimizer'ı tanımlayın
Adaptif momentum olarak da bilinen Adam optimizer, seyrek gradyanlarla gürültülü durumları ele almak için geliştirilmiş bir optimizasyon tekniğidir.
Daha hızlı yakınsama için parametre başına güncellemeler sağlamaya ek olarak, Adam optimizer momentum yoluyla yakınsamayı iyileştirerek bir modelin eyer noktasında sıkışmamasını sağlar.
27. Derin otomatik kodlayıcılar: bunlar nedir?
Derin otomatik kodlayıcı, genellikle ağın kodlama yarısı için dört veya beş sığ katman ve kod çözme yarısı için başka bir dört veya beş katman kümesi içeren iki simetrik derin inanç ağının toplu adıdır.
Bu katmanlar derin inanç ağlarının temelini oluşturur ve Boltzmann makineleri tarafından sınırlandırılır. Her RBM'den sonra, derin bir otomatik kodlayıcı, MNIST veri kümesine ikili değişiklikler uygular.
Ayrıca Gauss rektifiye dönüşümlerinin RBM'ye tercih edileceği diğer veri kümelerinde de kullanılabilirler.
28. Tensorflow'ta Tensor Ne Anlama Geliyor?
Bu, düzenli olarak sorulan başka bir derin öğrenme mülakat sorusudur. Tensör, daha yüksek boyutlu diziler olarak görselleştirilen matematiksel bir kavramdır.
Tensörler, sinir ağına girdi olarak sağlanan çeşitli boyut ve sıralamalara sahip bu veri dizileridir.
29. Bir hesaplama grafiğinin açıklaması
Bir TensorFlow'un temeli, bir hesaplama grafiğinin oluşturulmasıdır. Her düğüm, düğümlerin matematiksel işlemleri ve kenarların tensörleri temsil ettiği bir düğüm ağında çalışır.
Veriler bir grafik şeklinde aktığı için bazen "DataFlow Graph" olarak anılır.
30. Üretken rakip ağlar (GAN'lar): Bunlar nedir?
Derin Öğrenmede, üretken modelleme, üretken rakip ağlar kullanılarak gerçekleştirilir. Girdi verilerindeki kalıpları tanımlayarak sonucun üretildiği denetimsiz bir iştir.
Ayırıcı, üreteç tarafından üretilen örnekleri sınıflandırmak için kullanılırken, üreteç yeni örnekler üretmek için kullanılır.
31. Mimariyi tasarlarken sinir ağına dahil edilecek nöronların ve gizli katmanların sayısını nasıl seçeceksiniz?
Bir iş zorluğu göz önüne alındığında, bir sinir ağı mimarisi oluşturmak için gereken kesin nöron ve gizli katman sayısı, katı ve hızlı kurallarla belirlenemez.
Bir sinir ağında, gizli katmanın boyutu, giriş ve çıkış katmanlarının boyutunun ortasında bir yere düşmelidir.
Bir sinir ağı tasarımı oluşturmaya yönelik bir başlangıç, birkaç basit yöntemle elde edilebilir:
Benzer gerçek dünya ortamlarında sinir ağlarıyla ilgili önceki deneyimlere dayalı olarak herhangi bir belirli veri kümesi için neyin en iyi performansı göstereceğini görmek için bazı temel sistematik testlerle başlamak, her benzersiz gerçek dünya öngörücü modelleme zorluğunun üstesinden gelmenin en iyi yoludur.
Ağ yapılandırması, kişinin sorun alanı hakkındaki bilgisine ve önceki sinir ağı deneyimine dayalı olarak seçilebilir. Bir sinir ağının kurulumunu değerlendirirken, ilgili problemlerde kullanılan katmanların ve nöronların sayısı başlamak için iyi bir yerdir.
Sinir ağının karmaşıklığı, basit bir sinir ağı tasarımından başlayarak, öngörülen çıktı ve doğruluk temelinde kademeli olarak artırılmalıdır.
32. Derin pekiştirmeli öğrenmede ne tür sinir ağları kullanılır?
- Takviyeli öğrenme adı verilen bir makine öğrenimi paradigmasında, model, tıpkı canlı şeylerin yaptığı gibi, kümülatif ödül fikrini en üst düzeye çıkarmak için hareket eder.
- Hem oyunlar hem de kendi kendine giden araçlar, aşağıdakileri içeren problemler olarak tanımlanır: takviye öğrenme.
- Temsil edilecek problem bir oyun ise ekran girdi olarak kullanılır. Algoritma, sonraki aşamalar için bir çıktı üretmek için pikselleri girdi olarak alır ve onları birçok evrişimli sinir ağları katmanı aracılığıyla işler.
- Modelin eylemlerinin sonuçları, olumlu ya da kötü, pekiştirme işlevi görür.
Sonuç
Derin Öğrenme, neredeyse her endüstri alanındaki uygulamalarla yıllar içinde popülaritesini artırdı.
Şirketler, derin öğrenme ve makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanarak insan davranışını kopyalayan modeller tasarlayabilen yetkin uzmanlara giderek daha fazla ihtiyaç duyuyor.
Becerilerini artıran ve bu son teknolojiler hakkındaki bilgilerini koruyan adaylar, cazip ücretlerle çok çeşitli iş fırsatları bulabilirler.
En sık sorulan derin öğrenme görüşme sorularından bazılarına nasıl yanıt vereceğiniz konusunda güçlü bir kavrayışa sahip olduğunuza göre artık görüşmelere başlayabilirsiniz. Hedeflerinize göre bir sonraki adımı atın.
Hashdork'u ziyaret edin Röportaj Serisi mülakatlara hazırlanmak için.
Yorum bırak