AWS AI Uygulayıcısı: Temel Makine Öğrenimi Algoritmaları

Bir bulut yapay zeka sertifikasyonuna hazırlanmak, modern uygulamalara güç veren temel matematiksel ve mantıksal modelleri sağlam bir şekilde kavramayı gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, karmaşık makine öğrenimi algoritmalarını, sizi ileri düzey matematikle boğmadan, net ve anlaşılır kavramlara ayırır. Hem klasik makine öğrenimi hem de modern üretken yapay zeka (generative AI) modellerinde güçlü bir kavramsal temel geliştirecek, böylece çeşitli iş kullanım durumları için doğru algoritmaları ve bulut hizmetlerini güvenle belirleyebileceksiniz. Neler öğreneceksiniz: 1. Denetimli (supervised), denetimsiz (unsupervised) ve pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) paradigmaları dahil olmak üzere temel makine öğrenimi terminolojisini anlayın. 2. Temel regresyon, sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarını ve kavramsal olarak nasıl çalıştıklarını açıklayın. 3. AWS AI hizmetlerinin, gerçek dünya iş problemlerini çözmek için bu algoritmaları nasıl kullandığını belirleyin. 4. Geleneksel makine öğrenimini modern derin öğrenme, temel modeller (foundational models) ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarileriyle karşılaştırın. 5. Doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), geri çağırma (recall) ve ortalama karesel hata (mean squared error) gibi standart metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. 6. Bilginizi, belirli veri desenleri için doğru AI hizmetini seçmeye odaklanan sınav tarzı senaryolara uygulayın. Kurs, belirli algoritmik ailelere, modern bulut tabanlı (cloud-native) AI iş akışlarına ve pratik senaryo tabanlı okuma alıştırmalarına dalmadan önce temel tanımlar ve çekirdek kavramlarla başlar. Özellikle AWS Certified AI Practitioner sınavına hazırlanan yeni başlayanlar için tasarlanan bu kurs, önceden programlama veya veri bilimi geçmişi gerektirmez. Bulut tabanlı makine öğreniminde sağlam bir temel oluşturmak için okumaya bugün başlayın.