Makine Öğrenme Algoritmaları: Temeller ve Python Uygulaması

Makine öğrenmesi modern teknolojinin itici gücü olmasına rağmen, altta yatan algoritmalar yeni gelenlere karmaşık görünür. Bu kurs makine öğrenmesinin temel matematiksel ve mantıksal çerçevelerini çözümleyerek, çeşitli veri zorlukları için doğru modelleri seçme, uygulama ve değerlendirme olanağı sağlar. Teorik kavramların ötesine geçmeyi öğrenecek ve verilerin nasıl harekete geçirilebilecek içgörülere dönüştüğünü anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Denetimli, denetimsiz ve güçlendirme öğrenimi arasındaki temel farkları anlamak - Çekirdek gerileme ve sınıflandırma tekniklerini uygulayın, Lineer Gerileme ve Destek Vektör Makineleri dahil - Random Forest ve Naive Bayes gibi ensemble yöntemleri ve olasılık modellerini uygulayın - Ana veri kümeleme ve K-En Yakın Komşuları kullanarak yakınlık tabanlı mantık - Hassasiyet, hatırlama ve F1 puanı gibi modern metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin - Geleneksel makine öğrenmesinden modern büyük ölçekli paternlere geçişi keşfet Müfredat, temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar ve algoritma mantığı ve kod parçalarının adım adım yazılı yürüyüşlerine ilerler. Bu modellerin motorun altında nasıl çalıştığını anlamanızı güçlendiren metin tabanlı egzersizler yaparsınız. Bu ders, makine öğrenmesini profesyonel seviyede anlamak isteyen Python' u temel seviyede bilen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Algoritmik zeka dünyasına yolculuğunuza bugün başlayın.