Lojistik Gerileme ve Naif Bayes ile Denetimli Makine Öğrenmesi

Etiketli verilerden makinelerin nasıl öğrendiğini anlamak, veri bilimi ve yapay zeka alanında kariyer yapmanın ilk adımıdır.Bu kurs, sınıflandırma görevleri için en güvenilir ve en çok kullanılan algoritmalardan ikisine odaklanan denetimli öğrenme yoluyla net bir yol sağlar. Teorik kavramlardan modern veri araçları kullanarak pratik uygulamaya geçerek, denetimli öğrenmede sağlam bir temel geliştireceksiniz. Bu kursun sonunda, kendi öngörüsel modellerinizi oluşturma, değerlendirme ve ayarlama becerilerine sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: - Denetimli makine öğreniminin veri hazırlığından tahmine kadar olan temel çalışma akışını anlayın. - Gerçek dünyadaki ikili sınıflandırma sorunlarını çözmek için lojistik gerilemeyi uygulayın. - Naive Bayes'i metin filtreleme ve kategorize etme gibi olasılıksal görevler için uygulayın. - Modern performans metrikleri ve karmaşa matrisi kullanarak modelin doğruluğunu değerlendirin. - Modern veri çerçeve kütüphaneleri ve ön işleme tekniklerini kullanarak veri yönetimini pratik edin. - Bir makine öğrenme modelinin yaşam döngüsünü anlamak için temel MLOps kavramlarını keşfedin. Kurs, her algoritmanın mekaniklerine açık yazılı açıklamalar ve kod tabanlı egzersizler yoluyla dalmadan önce temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar. Sonuçları yorumlamayı ve tekrarlı test yoluyla model performansını iyileştirmeyi öğreneceksiniz. Bu ders, derin matematiksel bir geçmişe ihtiyaç duymadan makine öğreniminin arkasındaki mantığı anlamak isteyen kesin yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden tecrübe gerekmez. Açık, yazılı talimatlar yoluyla gözetimli makine öğrenmesini bugün öğrenmeye başlayın.