<FrameworkSwitchCourse {fw} />

# Giriş

<CourseFloatingBanner
    chapter={3}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

[İkinci bölümde](/course/chapter2) tokenizer ve pretrained modelleri kullanarak nasıl tahmin yapabileceğimizi öğrendik. Fakat, kendi veri setiniz için, pretrained bir modeli nasıl kullanacaksınız ? İşte bu bölümde bunu öğreneceksiniz! Öğrenecekleriniz :

{#if fw === 'pt'}
* Hub'dan nasıl büyük bir veri seti hazırlanır
* Trainer API ile nasıl model fine-tune edilir
* Özelleştirilmiş training döngüsü nasıl yazılır
* Bu özel training döngüsünü herhangi bir dağıtılmış(distributed) kurulumda kolayca çalıştırmak için 🤗 Accelerate kütüphanesinden nasıl yararlanılır

{:else}
* Hub'dan nasıl büyük bir veri seti hazırlanır
* Keras ile nasıl model fine-tune edilir
* Keras ile tahminler nasıl elde edilir
* Özel metrikler nasıl kullanılır

{/if}

Hugging Face Hub'a eğittiğiniz model ağırlıklarını yüklemek için huggingface.co hesabına ihtiyacınız var.[hesap oluşturun](https://huggingface.co/join)