Makine Öğrenme Modelleri Yapmak: Gerileme, Sınıflandırma ve Kümeleme

Makine öğrenmesi, kuruluşların karar verme şeklini değiştiriyor, ancak bu gücün özü doğru modeli seçip inşa etmekte yatıyor. İş sorununu doğru algoritmik yaklaşımla nasıl eşleştireceğinizi anlamak başarılı veri biliminin anahtarı. Bu ders, temel veri kavramlarından çalışma modellerinin inşasına ve değerlendirilmesine kadar sizi yönlendirecektir. Verileri analiz etmek, eğitim için hazırlamak ve regression, sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarını uygulamak için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel farkları anlamak - Devamlı sayısal değerleri kesinlikle tahmin etmek için gerileme modelleri oluşturun - Verileri kategorize etmek ve doğru tahminler yapmak için sınıflandırma modelleri oluşturun - Gizli paternleri keşfetmek ve benzer veri noktalarını gruplamak için kümeleme tekniklerini uygulayın - Modern ölçümler ve doğrulama stratejileri kullanarak model performansını değerlendirin - Modern veri çerçeve kütüphaneleri ve temiz kodlama standartları kullanarak veri kümeleri hazırlama egzersizleri Her model türü için pratik, metin tabanlı uygulamaları adım adım ilerletmeden önce temel terminoloji ve matematiksel temellerle başlayabilirsiniz. Bu ders, karmaşık matematiksel bir geçmişe ihtiyaç duymadan makine öğrenimi yolculuğuna başlamak isteyen temel Python bilgisine sahip yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Tahminli modelleme potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın.