Python kullanarak pratik makine öğrenimi temelleri

Makine öğrenmesi, modern yapay zekayı yönlendiren temel teknolojidir, ancak başlamak için temel kavramların ve pratik uygulama becerilerinin sağlam bir kavranması gerekiyor. Bu ders, denetimli ve denetsiz öğrenmenin temel kavramları ve algoritmalarına açık, adım adım bir giriş sağlar. ML'nin teorik temellerini anlamaktan, bu teknikleri endüstri standardı Python kütüphanelerini kullanarak ortak veri bilimi sorunlarını çözmek için uygulamaya geçeceksiniz. Ne öğreneceksin: * Denetimli, denetimsiz ve güçlendirme öğrenme paradigmaları arasındaki temel farklılıkları anlamak. * Lineer Regression, Logistic Regression (Lojistik Gerileme), Decision Trees (Karar Ağaçları) ve K-Means clustering (K-Ortalama kümeleme) gibi temel algoritmaları uygulayın. * Pratik temizleme, hazırlık ve gerçek dünya verilerini özellikle makine öğrenme modelinin emilmesi için dönüştürme. * Model performansını hassasiyet, hatırlama, F1-puan ve ROC eğrileri gibi kritik metriklerle değerlendirin. * Temel model boru hatlarını yapılandır ve gelecekte kullanılmak üzere eğitilmiş modelleri depolama ve yükleme yöntemlerini öğren. * Gerçek verileri kullanarak sınıflandırma ve gerileme sorunlarını çözmek için eksiksiz, çalışan Python senaryoları oluşturun. Kurs anahtar terminolojiyi tanımlamak ve Python çevrenizi kurmak ile başlar. Sonrasında, veri hazırlama, eğitim ve objektif model değerlendirmesi üzerine odaklanan pratik, yazılı egzersizlerle birlikte temel algoritmaları sistematik olarak keşfedeceksiniz. Bu kurs önceden makine öğrenimi deneyimi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python sintaksıyla temel bir tanışma faydalıdır, ancak kesinlikle gerekli değildir. Veri bilimi ve yapay zeka yolculuğunuza makine öğreniminin temellerini öğrenerek bugün başlayın.