Bilgi Bilimi ve Makine Öğrenmesi: Teorik Temeller

Tavsiye motorları, spam filtreleri ve öngörü araçlarının gerçekte nasıl çalıştığını hiç merak ettiniz mi? Veri bilimi ve makine öğreniminin arkasındaki temel teoriyi anlamak, bu güçlü teknolojileri öğrenmenin ilk adımıdır. Bu metin tabanlı kurs karmaşık matematiksel ve istatistiksel kavramları açık, sezgisel açıklamalara böler. Meraklı bir acemiden, algoritmaların nasıl öğrendiğini, karar verdiğini ve verileri işlediğini kendine güvenle anlayan birine geçiş yaparak, gelecekteki teknik yolculuğunuz için sağlam bir teorik temel oluşturacaksınız. Ne öğreneceksin: - Denetimli, denetimsiz ve destekleyici öğrenme arasındaki temel farkları anlamak - Doğrusal gerileme, sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarının arkasındaki matematiksel ilkeleri açıklayın - Karar ağaçları, destek vektör makineleri ve ensemble yöntemlerinin tahminleri nasıl yaptığını analiz edin - Model performansını doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve yanlılık-varyans ticareti gibi anahtar metriklerle değerlendirin - Sinir ağı temelleri, vektör gömülü ve büyük dil model mimarileri de dahil olmak üzere modern yapay zeka kavramlarını kavramak Kurs, klasik algoritmalar, değerlendirme teknikleri ve modern derin öğrenmedeki giriş kavramları üzerinden size rehberlik etmeden önce temel terminoloji, temel kavramlar ve temel tanımlamalarla başlar. Bu kurs, özellikle mutlak yeni başlayanlar, umut verici veri bilimcileri ve ileri matematik veya programlamada bir geçmişe ihtiyaç duymadan makine öğrenimi kavramlarını kavramak isteyen teknik olmayan profesyoneller için tasarlanmıştır. Modern yapay zekayı güçlendiren temel ilkeleri açmak için bugün okumaya başlayın.