Makine Öğrenme Temelleri: Python ile Modeller Yapma

Makine öğrenimi yolculuğunuza başlamak karmaşık matematik ve uzman terminolojinin geniş yelpazesi nedeniyle baskılayıcı hissedebilir. Bu kurs, karmaşıklığı ortadan kaldırarak size net ve pratik bir yol gösterir. Python'da temel teori ve uygulamaya odaklanmakla, ham verileri öngörülebilir içgörülere dönüştürmek için gerekli temel becerileri kazanacaksınız. Teorik kavramların ötesine geçecek ve gerçek dünya makine öğrenme modellerini nasıl yapacağınızı, inşa edeceğinizi ve değerlendireceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: * Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarının arkasındaki temel matematiksel ve istatistiksel ilkeleri anlamak. * Endüstri standardı Python kütüphanelerini kullanarak veri temizleme, dönüşüm ve özellik mühendisliği tekniklerini uygulayın. * Lineer regresyon, lojistik regresyon ve kümeleme algoritmaları da dahil olmak üzere temel modeller oluşturmak ve karşılaştırmak. * Model performansını değerlendirmek ve aşırı ve az uyum gibi yaygın sorunları önlemek için sağlam değerlendirme metriklerini uygulayın. * Veri alımı, modelleme ve temel model sürümleme kavramlarını kapsayan makine öğrenimi projeleri için yapısal bir çalışma akışını ayarlayın. Kurs, pratik veri manipülasyonu ve görselleştirmeye geçmeden önce anahtar ML terminolojisi ve temel kavramları oluşturarak başlar. Daha sonra, belirli model tiplerinin inşası ve ayarlanmasına ayrılan bölümler, tam bir ML proje yaşam döngüsü yapılandırması hakkında dersler ile sonuçlanır. Bu ders, Python sintaksi ve programlama kavramlarına temel aşık olan ama makine öğrenimine yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. İstatistik veya veri bilimi ile önceden deneyime gerek yoktur. Pratik makine öğrenimi portföyünüzü bugün oluşturmaya başlayın.