Python ile Makine Öğrenme Temelleri

Makine öğrenmesi sektörleri dönüştürüyor, ancak çoğu kodların arkasındaki temel matematiksel ve algoritmik kavramları kavrama mücadelesi veriyor.Bu kurs bu temelleri çözerek, öngörülmüş modellemeye açık, sezgisel bir yol sunuyor. Bu ders boyunca çalışmakla, merakli bir programcıdan algoritmaların karar verme şeklini anlayan bir pratisyene dönüşeceksiniz. Yazılı açıklamalar ve kod odaklı yürüyüşler yoluyla, popüler algoritmalara ait temel mekanizmaları kavrayacak ve performanslarını doğru şekilde ölçmeyi öğreneceksiniz Ne öğreneceksin: - Çekirdek makine öğrenimi terminolojisini, denetimli ve denetsiz öğrenme arasındaki farkı ve standart proje çalışma akışını anlayın. - Sınıflandırma görevleri için K-En Yakın Komşu (KNN) algoritmasını uygula ve analiz et. - Verilerdeki ilişkileri keşfetmek ve sürekli tahminler yapmak için doğrusal gerileme uygulayın. - Ortalama hata, doğruluk, hassasiyet ve hatırlama gibi anahtar metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. - Modern veri öncesi işleme teknikleri ve eğitim ve test için bölüm verilerini kullanarak veri kümeleri hazırlayın. - Python'da temiz, tekrarlanabilir boru hattı uygulamalarını kullanarak makine öğrenme kodunu organize edin. Kurs, temel algoritmalar ve değerlendirme teknikleri boyunca adım adım rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve makine öğreniminin kavramsal çerçevesiyle başlar. Her kavram, teori ile uygulama arasındaki boşluğu kapatmanıza yardımcı olmak için net Python kod parçalarıyla eşleştirilir. Bu ders, Python programlama konusunda temel bilgilere sahip olan ve makine öğrenimi konusunda güçlü bir teorik ve pratik temel oluşturmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematiksel bir geçmiş gerekmez. Makine öğrenme araç takımını en baştan inşa etmek için bugün okumaya başlayın.