Bilgi Analizi için Makine Öğrenmesi Temelleri

Her kuruluş bir veri madeni üzerinde oturuyor, ancak gerçek değer sonra ne olacağını tahmin etmekte yatıyor. Geçmişteki eğilimleri tanımlamaktan gelecekteki sonuçları tahmin etmeye geçiş, modern öngörülebilir veri analizinin çekirdeğidir. Bu metin tabanlı kurs, makine öğreniminin temellerini öğretmek suretiyle bu boşluğu doldurmanıza yardımcı olur. Bu kursta, standart veri analizinden tahmini makine öğrenimi modellerine nasıl geçiş yapılacağını öğreneceksiniz. Veri kümelerini hazırlamak, denetimli öğrenme algoritmalarını eğitmek ve performanslarını güvenle değerlendirmek için beceriler kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel makine öğrenimi terminolojisini, temel kavramları ve öngörülmüş modelleme çalışma akışını anlayın - Makine öğrenimi boru hatları için modern veri çerçeve kütüphanelerini kullanarak yapısal veri kümelerini hazırlayın ve temizleyin - Gerileme ve sınıflandırma algoritmaları da dahil olmak üzere önemli denetimli öğrenme modellerini uygulamak ve eğitmek - Model performansını hassasiyet, hatırlama ve ortalama kare hata gibi metrikleri kullanarak doğru şekilde değerlendirin - Model doğrulama, veri kümelerini bölme ve aşırı uyumdan kaçınma için en iyi uygulamaları uygulayın - Öncelikli modellerinizin güvenilir ve tutarlı olmasını sağlamak için tekrarlanabilir iş akışlarını oluşturun Kurs, temel terminoloji ve temel tanımlarla başlar ve size veri hazırlama, algoritma seçimi ve model eğitimi boyunca adım adım rehberlik eder. Basit kavramsal çerçevelerden yazılı açıklamalar ve kod örnekleri yoluyla pratik öngörüsel iş akışlarını uygulamaya ilerleyeceksiniz. Bu ders, veri analizine yeni başlayanlar ve araç takımlarına öngörülmüş modelleme eklemek isteyen veri bilimcileri için tasarlanmıştır. Önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Öncelikli veri analizi yolculuğunuza başlayın ve verilerinizin tahmin potansiyelini bugün açığa çıkarın.