Python Machine Learning for Beginners: Practical Data Science (İngilizce)

Yapay zeka ve öngörülmüş modelleme, kuruluşların karar verme şeklini değiştiriyor, ancak bu alana girmek çoğu zaman karmaşık matematik ve akademik jargon tarafından engelleniyor.Bu yazılı kurs, temiz, modern Python kodu kullanarak makine öğrenme modellerini nasıl inşa, değerlendirme ve dağıtacağınızı öğretmek için bu engelleri yıkıyor. Çekirdek algoritmaları anlamaktan üretim hazırlığı kodu yazmaya kadar ilerleyeceksiniz. Yoğun teori yerine pratik uygulamaya odaklanarak, veri kümelerini hazırlamayı, öngörülebilir modelleri eğitmeyi ve sektör standartları kütüphanelerini kullanarak performanslarını değerlendirmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Karmaşık matematiksel jargonun içinde kaybolmadan, denetimli ve denetsiz öğrenmenin temel kavramlarını anlayın. - Modern veri manipülasyon kütüphaneleri ve temiz Python kodu biçimlendirmesini kullanarak gerçek dünya veri kümelerini hazırlayın ve temizleyin. - Scikit-Learn kullanarak sınıflandırma ve regresyon görevleri için öngörülebilir modeller oluşturun ve eğitin. - Model performansını doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve ortalama kare hata gibi anahtar metriklerle değerlendirin. - Geleceğin tahminleri için eğitilmiş modellerinizi kaydetmek, yüklemek ve sürümlemek için temel MLOps ilkelerini uygulayın. - Modern Python standartları ve tip ipuçlarını kullanarak temiz, bakımlı makine öğrenimi boru hatları yazmayı pratik edin. Kurs, temel algoritmalar ve pratik değerlendirme teknikleri üzerinden adım adım rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve veri hazırlama temelleriyle başlar. Açık yazılı açıklamalar ve yapısal kod analizleri yoluyla, kendinize güveninizi bir konsept bir kez inşa edeceksiniz. Bu kurs özellikle veri bilimine geçmek isteyen yeni başlayanlar, öğrenciler ve profesyoneller için tasarlanmıştır. İstatistik, ileri matematik veya makine öğrenimi alanında önceden bir geçmiş gerekmez. Python ile öngörülebilir veri analizinin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.