Güvenilir Makine Öğrenimi için Temel Veri Bölme

Makine öğrenimi modellerini dağıtmak titiz testler gerektirir, ancak yetersiz veri hazırlığı yanıltıcı sonuçlara ve üretimde kötü performans gösteren modellere yol açabilir. Bu kurs size veri hazırlığının temel adımını öğretecektir: veri kümenizi doğru bir şekilde bölmek. Sağlam modeller eğitmek ve performanslarını objektif olarak değerlendirmek için verileri bölme konusunda pratik beceriler kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: * Makine öğrenimi iş akışında eğitim, test ve doğrulama kümelerinin kritik amacını anlayın. * NumPy ve pandas gibi yaygın Python veri bilimi araçlarını kullanarak verileri verimli bir şekilde bölmek için temel işlevleri uygulayın. * Bölme tekrarlanabilirliğini sağlamak ve veri sızıntısı (data leakage) gibi yaygın hataları önlemek için teknikleri uygulayın. * Dengesiz sınıflandırma problemleri için katmanlı örneklemeyi (stratified sampling) nasıl kullanacağınız da dahil olmak üzere gelişmiş bölme parametrelerini yapılandırın. * Bölme tekniğini eksiksiz bir veri hazırlama ve model değerlendirme hattı içinde doğru bir şekilde uygulayın. Temel tanımlar ve terminoloji ile başlıyoruz, ardından yapılandırılmış verileri kullanarak bölmenin nasıl uygulanacağını gösteren pratik, yazılı örneklere geçiyoruz. Son bölümler, güvenilir, tekrarlanabilir veri bilimi sonuçları elde etmek için en iyi uygulamalara odaklanmaktadır. Bu kurs, veri hazırlama konusunda sağlam bir temel oluşturması gereken veri bilimi veya makine öğrenimi alanındaki yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri bölme konusunda önceden deneyim gerekmemektedir. Güvenilir makine öğrenimi modelleri oluşturmaya bugün başlayın.