Eğitim Hakkında
Digital Vizyon Akademi'nin Makine Öğrenimine Giriş eğitimi, deneyimli geliştiricilere, mimarlara ve ekip liderlerine makine öğrenimi çözümleri oluşturmanın temellerini öğretir. Veri işleme, veri keşfetme ve algoritmalara genel bakışla bitirme ile başlayan bu eğitim, öğrencilere makine öğreniminde başarılı olmak için çok önemli olan modern araçlar ve uygun düşünme şekli hakkında bilgi sağlar.
Neler Öğreneceksiniz
Makine Öğreniminin ne olduğunu ve hangi sorunların üstesinden geldiğinii
Veri Bilimi ardışık düzenini,
Verileri işlemek (temizlemek ve dönüştürmek) için Python ekosistemindeki çeşitli araçları,
Veri keşfi için tanımlayıcı istatistiklerin ve olasılığın temellerini,
Veriler hakkında bilgi edinmek için görselleştirme kitaplıklarını,
Çok çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını kullanmayı öğrenebilirsiniz.
Eğitim İçeriği
Giriş
Konseptler
Veri Bilimi nedir?
Makine Öğreniminin Rolü
Kullanım durumları
Veri Kalitesi
Veri işleme
NumPy Essentials
Pandalara Giriş
DataFrames ile Çalışma
Filtreleme
Vektörize İşlemler
Tanımlayıcı istatistikler
Merkez Ölçüleri
Dağılma Ölçüleri
Korelasyonlar
Z-Testi
Pandalar ve Tanımlayıcı İstatistikler
Görselleştirme
Matplotlib'e giriş
Grafikler Oluşturma
Seaborn Kütüphanesi
Karmaşık Figürler
Veri Bilimi
Veri Keşfetmeye Giriş
Ölçeklendirme
Öznitelik Seçimi
Özellik Mühendisliği
Algoritmalara Genel Bakış
SKLearn'e Giriş
Denetimli Öğrenme
Regresyon ve Sınıflandırma
Overfitting vs Yetersiz Fitting
Algoritmalar
Doğrusal Regresyon
Lojistik regresyon
Karar Ağacı (Torbalama / RandomForest / GradientBoost)
K-En Yakın Komşular
Destek Vektör Makineleri (SVC / SVR)
Denetimsiz Öğrenmeye Giriş
PCA
K-anlamına gelir
Test ve Puanlama
Puanlama Yöntemlerine Genel Bakış
Çapraz doğrulama
Diğer Eğitimler
Digital Vizyon
444 Eğitim Seti
