Denetlenmemiş Öğrenme, Tavsiye Sistemleri ve Destek Öğrenme

Dünyadaki verilerin çoğu etiketlenmemiş ve en güçlü yapay zeka sistemlerinin bazıları çevrelerini keşfederek veya kullanıcı tercihlerini anlayarak öğrenir. Bu metin tabanlı kurs, size denetlenmemiş öğrenme, tavsiye motorları ve güçlendirme öğrenmesinin temel kavramları boyunca rehberlik eder. Temel denetimli modelleri anlamaktan karmaşık veri kümeleri kümeleyen, ilgili içeriği öneren ve özerk kararlar alan sistemleri tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - K-ortalamaları ve anormallik tespit teknikleri gibi kümeleme algoritmalarının arkasındaki temel mantığı anlayın. - Çağdaş derin öğrenme ilkelerini kullanarak işbirlikli filtreleme ve içerik tabanlı tavsiye sistemleri oluşturun. - Durum-aksiyon değer fonksiyonları ve politika optimizasyonu da dahil olmak üzere derin güçlendirme öğrenme modelleri uygulayın. - Günümüzde tavsiye sistemlerini ölçmek için kullanılan modern vektör veritabanları ve gömme tekniklerini keşfedin. - Denetimli ve destekleyici öğrenme ajanlarının doğruluğu, hatırlama ve güvenliğini değerlendirmek için değerlendirme metriklerini uygulayın. Ders, öneri algoritmaları ve interaktif destek öğrenme ortamlarına geçmeden önce, temel terminoloji ve etiketlenmemiş verilerin matematiksel temelleriyle başlar. Detaylı yazılı açıklamalar ve adım adım kod yürüyüşleri yoluyla öğreneceksiniz. Python'un temel kavramlarını ve giriş makine öğrenme kavramlarını kavrayan yeni başlayanlar için tasarlanan bu ders, gelişmiş yapay zeka alanında önceden bir deneyim gerektirmez. Makine öğrenme araç takımınızı bu paradigma değiştirici tekniklerle genişletmek için bugün okumaya başlayın.