Makine öğrenimi öneri sistemleri için temeller

Modern veri uygulamaları kullanıcı tercihlerini tahmin etme ve karar vermeyi otomatikleştirme yeteneğine dayanır. Makine öğreniminin temel ilkelerini anlamak, ham bilgiyi harekete geçirilebilir içgörülere dönüştürmenize olanak tanır. Bu kurs, sizi bir makine öğrenme modelini en baştan inşa etme süreci boyunca yönlendirir. Temel terminolojiden bir tavsiye sisteminin uygulanmasına kadar ilerleyerek, günümüzde en başarılı veri tabanlı platformları güçlendiren matematiksel ve mantıksal çerçevelerin net bir anlayışını elde edeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel makine öğrenimi kavramları ve veri bilimi çalışma akışını anlamak - Doğrusal gerileme ve lojistik gerileme tekniklerini gerçek dünya veri setlerine uygulayın - İşbirliği filtreleme ilkelerini kullanarak işlevsel bir tavsiye sistemi oluşturun - Model performansını ve doğruluğunu artırmak için karşılıklı doğrulama ve düzenlemeyi uygulayın - Endüstri standart modellerinde kullanılan modern değerlendirme metrikleri ve kayıp fonksiyonlarını keşfedin - Daha sağlam bir analiz için verileri hazırlamak için temel özellik mühendisliğini uygulamak Müfredat, yazılı kod örnekleri yoluyla pratik uygulamaya geçmeden önce temel terminoloji ve öğrenme algoritmalarının matematiksel temelleriyle başlar. Parametreleri ayarlamak ve sonuçları referans verilerine göre değerlendirmek suretiyle modelleri iyileştirmeyi öğreneceksiniz. Bu kurs, önceden uzmanlaşmış bir deneyim olmadan makine öğreniminin mekaniklerini anlamak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri bilimi yolculuğunuza başlayın ve akıllı sistemler inşa etmeye bugün başlayın.