Makine öğrenimi için veri temelleri

Yüksek kaliteli veri, her başarılı yapay zeka projesinin belkemiği olmasına rağmen, pek çok model veri hazırlığının yetersizliği nedeniyle başarısız oluyor.Bu kurs, güvenilir sonuçlar için doğru girdileri sağlayacağınızı garanti ederek veri yaşam döngüsü yönetimi için kapsamlı bir rehber sunar. Gerçek zamanlı veri analizi ve veri kalitesi yönetimi konularındaki temel bilgileri öğrenecek ve verilerin kalitesini ve güvenilirliğini artırmak için veri kalitesini iyileştirme tekniklerini öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Eğitim, test ve operasyon aşamalarında verilerin temel rolünü anlamak. - Önyargıların ortak kaynaklarını belirleyin ve etkilerini en aza indirmek için stratejiler uygulayın. - Modelin genelliğini geliştirmek ve veri yönetimi yoluyla aşırı uyumluluğu önlemek için teknikler uygulayın. - Performansı doğru bir şekilde ölçmek için katı test ve onaylama protokollerini uygulayın. - Günümüzde endüstride kullanılan modern veri kalitesi kavramları ve özellik mühendisliği çalışma akışlarını keşfedin. - Gerçek dünya makine öğrenimi uygulamalarında hazırlık için veri kümelerini değerlendirmeyi pratik edin. Kurs, pratik veri hazırlama ve onaylama stratejilerine geçmeden önce temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar.Bu yapısal yaklaşım, veri merkezli makine öğreniminin arkasındaki hem "nasıl" hem de "neden"i anlamanıza olanak tanır. Bu kurs veri bilimi ve yapay zeka ile ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; önceden makine öğrenimi deneyimi veya ileri matematiksel arka plan gerekmez. Makine öğrenimi verilerinde sağlam bir temel inşa etmeye bugün başlayın.