Makine öğrenimi temelleri: sistematik yaklaşım

Birçok kaynak doğrudan karmaşık algoritmalara dalmakta ve yeni başlayanları kafayı bozmaktadır.Bu kurs, makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlamaya açık, yapısal bir yol sağlayarak alana düzgün ve sistematik bir giriş sağlar. Bu dersin sonunda, başlangıç veri keşfinden ve özellik mühendisliğinden eğitime, değerlendirmeye ve temel öngörü modellerini konfigüre etmeye kadar tüm Makine Öğrenimi çalışma akışını yönetmek için gerekli temel bilgiye sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: * Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin arkasındaki temel terminoloji ve matematiksel kavramları anlamak. * Pandas gibi temel Python kütüphanelerini kullanarak veri hazırlama ve özellik mühendisliği uygulaması. * Sınıflandırma ve gerileme görevleri için temel makine öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek. * Model performansını doğru şekilde değerlendirmek için kritik ölçümler ve değerlendirme teknikleri uygulayın. * Veri temizleme, model eğitimi ve tahmin adımları birleştiren tekrarlanabilir temel ML boru hattını ayarlayın. İçeriği, temel veri bilimi ilkelerinden başlayarak model türleri ve performans ölçümünü aşama aşama tanıtarak size adım adım rehberlik eder. Açık, yazılı açıklamaları okuyacak ve pratik öğrenme için tasarlanmış pratik kod parçaları üzerinden çalışacaksınız. Bu kurs, Makine Öğrenmesi veya Veri Bilimi alanında az veya hiç deneyimi olmayan kesin yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Ayrıca, bu alana sistematik bir geçiş yapmak isteyen geliştiriciler, analistler veya QA uzmanları için de idealdir. Temel programlama alışkanlığının ötesinde ön şart aranmaz. Tahminli modelleme dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.