Bilgi Bilimi için İstatistik ve Makine Öğrenmesi

Makine öğreniminin arkasındaki istatistiksel ilkeleri anlamak, gerçekten çalışan modeller oluşturmanın anahtarı.Bu metin tabanlı kurs ham veri, istatistiksel teori ve öngörülmüş modelleme arasındaki boşluğu doldurur. Verileri okumaktan aktif olarak analiz etmeye, doğru istatistiksel testler seçmek ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak için güven kazanacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri üzerinden çalışarak, modern veri bilimini güçlendiren temel matematiksel kavramları öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Olasılık dağılımları, hipotez testleri ve regresyon analizi de dahil olmak üzere temel istatistiksel kavramları anlamak. - Python kullanarak sınıflandırma ve regression görevleri için makine öğrenimi algoritmalarını uygulayın. - Modern veri çerçeve kütüphaneleri ve ön işleme tekniklerini kullanarak verileri verimli bir şekilde temizleyin ve hazırlayın. - Güçlü onaylama metriklerini kullanarak model performansını değerlendirin ve aşırı uyum gibi yaygın tuzakları önleyin. - Model deneylerini takip etmek ve dağıtım yaşam döngüsünü anlamak için temel MLOps kavramlarını uygulayın. Kurs, temel terminoloji ve istatistiksel tanımlarla başlar ve adım adım regresyon, sınıflandırma ve model değerlendirmesine geçer. Teorik anlayışınızı pratik uygulamalarla güçlendirmek için tasarlanmış yapısal metin dersleri ve kod parçaları üzerinden ilerleyeceksiniz. Bu kurs, veri biliminde sağlam bir temel oluşturmak isteyen, önceden ileri matematik veya programlama deneyimi gerektirmeyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Modern makine öğreniminin arkasındaki matematiksel ve pratik becerileri açmak için bugün okumaya başlayın.