Bilgi Bilimi Temelleri: Öncelikli Modelleme ve Makine Öğrenmesi

Tahmin edici modelleme, tarihi verileri harekete geçirilebilir gelecek görüşlerine dönüştüren modern veri biliminin kalbinde yer alır. Eğer temel veri analizinin ötesine geçmek ve gerçek dünya sorunlarını çözen makine öğrenimi modelleri oluşturmaya başlamak istiyorsanız, bu temel algoritmaları öğrenmek bir sonraki adımınızdır. Bu metin tabanlı kurs, veri hazırlama, makine öğrenimi modelleri eğitme ve performanslarını doğrulama sürecinde size rehberlik eder. Temel istatistiksel kavramları anlamaktan, güvenle sağlam öngörü algoritmalarını uygulamaya ve ayarlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Denetimli öğrenmeden özellik mühendisliğine kadar temel makine öğrenimi terminolojisini anlamak; Optimum model performansı için modern veri çerçeve kütüphanelerini kullanarak veri kümelerini hazırlayın ve temizleyin; Doğrusal gerileme, lojistik gerileme ve karar ağaçları da dahil olmak üzere klasik öngörü modellerini oluşturun ve eğitin; Model doğruluğunu değerlendirin Hassasiyet, geri çağırma ve karşılıklı onaylama gibi anahtar metrikleri kullanarak güvenilirlik ve sağlamlık; Model seçimi için modern uygulamaları uygulayın ve aşırı uyum gibi yaygın tuzakları önleyin; Modellerin üretimde nasıl izlendiğini ve korunduğunu anlamak için temel MLOps kavramlarını keşfedin. Temel makine öğrenme algoritmaları ve değerlendirme tekniklerinin adım adım yazılı yürüyüşlerine dalmadan önce temel terminoloji ve veri hazırlama adımları öğrenerek başlayabilirsiniz. Bu kurs, veri kavramlarının temel anlayışına sahip olan ve öngörülebilir modellemeye adım atmak isteyen yeni başlayan veri analistler, öğrenciler ve umut verici geliştiriciler için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematiksel bir geçmiş gerekmez. Tahmin edici makine öğreniminin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.