Son yıllarda internet kullanımının artmasıyla insanların bilgi ve haber alma kaynakları da değişmiştir. Radyo, televizyon, gazete ve dergi gibi geleneksel medya platformları yerine sosyal medya platformlarının kullanımı giderek artmaktadır. Geleneksel medyada haberler belirli bir kaynak tarafından gönderilirken, sosyal medyada her kullanıcı bir haber kaynağı olabilmektedir. Bu da sosyal medyadaki haberlerin bir süzgeçten geçirilmeden paylaşılmasına ve sahte haberlerin büyük bir hızla yayılmasına neden olmaktadır. Sahte haber; propaganda, provokasyon veya insanları yanıltma amacıyla sahte veya provokatif kullanıcılar tarafından yayılan haberlerdir. Dikkat çekici özellikte oldukları için sosyal medya aracılığı ile çok kısa sürede yayılabilmektedirler. Bu nedenle sahte haberlerin en kısa sürede tespit edilmesi büyük öneme sahiptir. Çoğu sosyal medya platformunda sahte haber tespiti uzmanlar tarafından yapılmaktadır. Çok yoğun paylaşım trafiği bulunan sosyal medya platformlarında uzmanlar tarafından kısa sürede sahte haber tespiti mümkün olmamaktadır. Bu da sahte haberin kısa sürede çok kişi tarafından paylaşılmasına neden olmaktadır. Bu nedenle yarı otomatik ve otomatik sahte haber tespiti sistemleri, uzmanlara göre daha kısa sürede sahte haber tespitini sağlayabilmektedir. Sahte haberleri kısa sürede tespit edebilmek için otomatik tespit sistemlerinin geliştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada Türkçe dilinde, denetimli ve denetimsiz makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak Twitter üzerinde sahte haber tespiti yapılmış ve sonuçları incelenmiştir. Denetimsiz öğrenme algoritmalarından, K-ortalamalar (K-means), Negatif Olmayan Matris Çarpımı (Non-Negative Matrix Factorization-NMF) ve Doğrusal Diskriminant Analizi (Linear Discriminant Analysis-LDA); denetimli öğrenme algoritmalarından, K En Yakın Komşu (K Nearest Neighbor-KNN), Destek Vektör Makinaları (Support Vector Machines-SVM) ve Rassal Orman (Random Forest-RF) algoritmaları ile tahmin yapılmıştır. Her bir algoritma 100 defa çalıştırılarak ortalama F1 metrik değerleri incelenmiştir. Denetimli öğrenme algoritmalarında 0.86 F1-metrik değeriyle başarılı sonuçlar alınmıştır. Denetimsiz öğrenme algoritmalarının F1-metrik değeri ise 0.72'de kalmıştır.