Python ve scikit-learn ile Makine Öğrenme Temelleri

Makine öğrenmesi sektörleri dönüştürüyor, ancak net, yapısal bir yol olmadan başlamak baskıcı hissedilebilir.Bu metin tabanlı kurs, temel matematiksel kavramlardan temiz, üretime hazır Python kodu yazmaya adım adım rehberlik eder. Merak eden bir programcıdan, verileri hazırlama, öngörü modellerini eğitme ve performanslarını değerlendirme yeteneğine sahip güvenilir bir pratisyene geçiş yapacaksınız.Kapsamlı açıklamaları okuyarak ve pratik kod parçalarını analiz ederek, çağdaş yapay zekayı güçlendiren temel algoritmaları ustalaşacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temelli makine öğrenimi kavramları, terminoloji ve öngörülmüş modellemenin matematiksel temellerini anlamak. - Gerileme, karar ağaçları ve destek vektör makineleri de dahil olmak üzere denetimli öğrenme modelleri oluşturun ve ayarlayın. - Etiketlenmemiş veri setlerinde gizli paternleri keşfetmek için kümeleme gibi denetimli olmayan öğrenme tekniklerini uygulayın. - Modern scikit-learn Pipelines kullanarak temiz, tekrarlanabilir makine öğrenimi çalışma akışlarını oluşturun. - Model performansını doğrudan doğrulama, yanlılık-varyans analizi ve modern metriklerle değerlendirin. - Veri sızıntısını önlemek için veri öncesi işleme ve özellik mühendisliği adımlarını güvenli bir şekilde yönetin. Yolculuk, klasik gerileme ve sınıflandırma algoritmaları üzerinden ilerlemeden önce anahtar terminoloji ve veri ön işleme temelleriyle başlar. Ardından denetimli öğrenmeyi keşfeder ve sağlam, modern makine öğrenme boru hatlarını nasıl yapacağınızı öğrenerek bitirirsiniz. Bu ders, veri bilimi ve makine öğrenimi alanına girmek isteyen temel Python bilgisine sahip yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden istatistiksel bir geçmiş gerekmez. Makine öğrenme temelini oluşturmak için bugün okumaya başlayın.