Makine Öğrenmesinin Temelleri

Makine öğrenimi, modern teknolojinin arkasındaki itici güçtür, ancak başlangıçta karmaşık matematik ve jargonla bunaltıcı gelebilir. Bu metin tabanlı kurs, bu temel kavramları basitleştirerek sizi mutlak bir başlangıç seviyesinden kendine güvenen bir uygulayıcıya dönüştürür. Temel terminolojiyi anlamaktan, temiz, yapılandırılmış makine öğrenimi pipeline'ları yazmaya, model performansını nasıl değerlendireceğinizi ve verileri etkili bir şekilde nasıl hazırlayacağınızı öğrenmeye geçeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: İlk olarak, temel makine öğrenimi kavramlarını, tanımlarını ve denetimli ile denetimsiz öğrenme arasındaki temel farkları anlayın. İkinci olarak, optimum model performansı için modern dataframe kütüphanelerini kullanarak ham verileri temizleyin ve ön işleyin. Üçüncü olarak, doğrusal regresyon, karar ağaçları ve temel kümeleme dahil olmak üzere temel algoritmaları uygulayın. Dördüncü olarak, kesinlik (precision), geri çağırma (recall) ve F1-skoru gibi temel metrikleri kullanarak model doğruluğunu değerlendirin. Beşinci olarak, pipeline otomasyonu ve temel model takibi gibi modern en iyi uygulamaları uygulayın. Kurs, veri temizleme, model eğitimi ve performans değerlendirmesi için adım adım kod örneklerine geçmeden önce temel terminoloji ve kuramsal bilgilerle başlar. Bu kurs, temel Python bilgisine sahip yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Makine öğrenimi dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.