Gözetimli Öğrenme

En yaygın makine öğrenmesi türünde ustalaşın. Regresyon ve sınıflandırma görevlerini kapsayan, etiketlenmiş verilere dayalı tahminler yapan modeller oluşturmayı öğrenin.

8 courses

Python'da Lineer Gerileme: Makine Öğrenmesi Temelleri

Lineer gerileme teorisi ve Python uygulamasını sıfırdan öğrenerek makine öğrenimi ve derin öğrenme için güçlü bir temel oluşturun.
★ 4.6 (6,814)

Python ve Scikit-Learn ile pratik makine öğrenmesi

Python ve scikit-learn kullanarak yapısal, adım adım yazılı kılavuzlarla öngörülebilir modeller oluşturun, değerlendirin ve optimize edin.
★ 4.6 (8,780)

scikit-learn ile Python'da Denetimli Makine Öğrenmesi

Gerçek dünya sınıflandırma ve regression problemlerini çözmek için Python ve scikit-learn kullanarak öngörülebilir modeller oluşturun, ayarlayın ve değerlendirin.
★ 4.8 (8,004)

Makine Öğrenme Temelleri ve Lineer Gerileme

Yönetilen makine öğreniminin arkasındaki temel algoritmaları ve matematiksel ilkeleri anlayarak öngörülebilir modellemede sağlam bir temel oluşturun.
★ 4.4 (5,259)

Makine Öğrenmesi ve Öncelikli Analize Giriş

Modern makine öğrenme tekniklerini kullanarak pratik sorunları çözmek için öngörülebilir modelleme ve veri paternlerinde sağlam bir temel oluşturun.
★ 4.6 (3,374)

Pratik Makine Öğrenmesi ve Öncelikli Modelleme

Modern algoritmik teknikleri kullanarak gerçek dünya verileri sorunlarını çözmek için güvenilir tahmin modelleri oluşturun ve uygulayın.
★ 4.5 (3,267)

Başlangıçlar için Denetimli Makine Öğrenmesi

Python'da ilk öngörüsel modellerinizi oluşturmak için regression ve sınıflandırmanın temellerini öğrenin.
★ 4.9 (1,325)

Denetimli Makine Öğrenimi: Etiketli Verilerle Tahmin Etme

Veri odaklı problemleri çözmek için regresyon ve sınıflandırma algoritmalarında ustalaşarak tahmine dayalı modellemede sağlam bir temel oluşturun.
★ 4.5 (27)