Python ile Makine Öğrenme Portföyünüzü Yapıyorsunuz

Makine öğrenimi teorisinin ötesine geçmeye ve becerilerinizi sergileyecek projeler inşa etmeye hazır mısınız? Bu kurs, Python ile pratik becerilerinizi gösteren elle tutulur bir çalışma portföyü oluşturmanıza yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi projesinin tüm yaşam döngüsü boyunca çalışarak pratik deneyim kazanacaksınız. Ham verilerle başlayarak, temizlemeyi, keşfetmeyi ve modelleme için hazırlamayı öğreneceksiniz. Ardından farklı modelleri eğitecek, değerlendirecek ve yorumlayacaksınız ve sonunda işinizi profesyonel bir portföyde etkili bir şekilde sunmayı öğrenebilirsiniz. Ne öğreneceksin: - Veri toplamadan model değerlendirmesine kadar, sondan sonlara kadar makine öğrenimi projesinin çalışma akışını anlayın. - Pandas kütüphanesini kullanarak veri temizleme, hazırlık ve özellik mühendisliği tekniklerini uygulayın. - Scikit-learn ile hem regülasyon hem de sınıflandırma modellerini oluşturun ve değerlendirin. - Sonuçları yorumlamak ve bulgularınızı iletmeniz için temel veri görselleştirme becerilerini uygulayın. - Eğitimli bir modeli kaydedip, dağıtım için temel bir web API'sinde paketlemeyi öğrenin. - İzlenimleriniz ve GitHub profilinizde yer almaya hazır iyi belgelenmiş projeler oluşturun. Kurs, ML yaşam döngüsü temelleri ve geliştirme ortamınızın kurulması ile başlar. Ardından her adımda yeni teknikler uygulayarak bir dizi rehberli projeden ilerlersiniz. Bu ders makine öğrenimi konusunda yeni başlayanlar içindir. ML kütüphaneleri ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python sintaksıyla ilgili temel bilgiler faydalı olabilir. Profesyonel makine öğrenimi portföyünüzü bugün oluşturmaya başlayın.