Bir ülke seçince bölgenizde mevcut kurslar gösterilir.
⏱ 3 sa📚 30 kurs
Python ve Scikit-Learn ile Denetimli Öğrenme Modelleri
Açık, adım adım yazılı açıklamalar ve kod örnekleri aracılığıyla Python ve Scikit-Learn kullanarak temel makine öğrenimi algoritmalarını oluşturmayı, değerlendirmeyi ve ayarlamayı öğrenin.
💬Yapay zekâ eğitmeni Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al.
🕐İstediğin zaman başla Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren.
🌐Türkçe Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Makine öğrenimi artık niş bir akademik disiplin değil; modern karar verme sistemlerinin arkasındaki motordur. Gücünden yararlanmak için, bilgisayar modellerini etiketli verilerden kalıpları tanımak ve tahminler yapmak üzere nasıl eğiteceğinize dair sağlam bir kavrayışa ihtiyacınız var. Bu metin tabanlı kurs, denetimli öğrenmenin temel prensipleri boyunca size rehberlik ederek kavramsal anlayıştan pratik uygulamaya geçiş yapmanıza yardımcı olur.
Çekirdek makine öğrenimi terminolojisini, veri ön işleme temellerini ve temel kavramları öğrenerek başlayacaksınız. Oradan, en yaygın kullanılan tahmine dayalı modellerin mekaniği üzerinde çalışacak, bunların perde arkasında tam olarak nasıl çalıştığını ve minimal, temiz Python koduyla nasıl verimli bir şekilde uygulanacağını anlayacaksınız.
Neler öğreneceksiniz:
- Denetimli öğrenmenin temel prensiplerini ve sınıflandırma ile regresyon görevleri arasındaki farkı anlayın
- K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Decision Trees ve Random Forests dahil popüler algoritmaları uygulayın
- Modern Scikit-Learn ön işleme tekniklerini kullanarak ham veriyi temizleyin ve hazırlayın
- Precision, recall, F1-score ve mean squared error gibi sağlam metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin
- Çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarlama modellerini uygulayarak aşırı uyumu önleyin
- Scikit-Learn Pipelines kullanarak makine öğrenimi iş akışlarınızı profesyonelce düzenleyin
Bu kurs, temel tanımlar ve veri bölme stratejileriyle başlayıp bireysel model mimarilerine ve değerlendirme tekniklerine geçmeden önce güveninizi adım adım inşa etmek üzere yapılandırılmıştır. Her algoritmanın ayrıntılı dökümlerini, temiz kod parçacıkları ve parametre açıklamalarıyla birlikte okuyacaksınız.
Bu kurs, makine öğrenimi yolculuğuna başlamak isteyen yeni başlayanlar, hevesli veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Daha önce makine öğrenimi deneyimi gerekmemektedir, ancak Python programlamaya temel bir aşinalık materyalden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacaktır.
Denetimli makine öğreniminde güçlü, pratik bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.
💬Kişisel AI öğretmeni Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin.
♾️Ömür boyu erişim İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok
📱Telefon veya bilgisayar Her yerde, her cihazda
💸14 gün iade Sorgusuz
⚡Kısa ve odaklı 3 sa pratik içerik
Tamamlama sertifikası
PickAClass'de tamamladığın her kurs böyle bir belge verir — özgün, kendi koduyla, URL ile doğrulanabilir ve gerçekte neyin gösterildiğine dair ayrıntılı.
P
PickAClass
Beceri profili · doğrulanabilir
Belge
Ustalık Sertifikası
Bu belge şunu onaylar:
Ad Soyad
şu konuda ustalığı başarıyla gösterdi:
Python ve Scikit-Learn ile Denetimli Öğrenme Modelleri
Gösterilen beceriler
✓
Davranış deseni analizi
Temel
1.2 sa
✓
Karar mimarisi çerçeveleri
Yetkin
1.4 sa
✓
A/B test tasarımı
Yetkin
1.7 sa
✓
Davranışsal metin yazarlığı
İleri
1.9 sa
P
PickAClass — Ad Soyad
Python ve Scikit-Learn ile Denetimli Öğrenme Modelleri