Makine Öğrenmesi ve Öncelikli Analize Giriş

Makine öğrenmesi çağdaş yeniliğin arkasındaki motordur, ancak temel kavramlar çoğu zaman karmaşık jargonun arkasına gizlenir.Bu kurs bu engelleri yıkıp, bilgisayarların verilerden tahmin ve kararlar vermek için nasıl öğrendiğini anlamak için herkese açık bir yol sağlar. Veri yapılarının temel anlayışından, algoritmaların paternleri nasıl bulduğunu ve uygulanabilir içgörüleri nasıl sağladığını tanımlamaya kadar ilerleyeceksiniz. Bu dersin sonunda, belirli bir soruna hangi makine öğrenme yaklaşımının uyduğunu belirleyebilecek ve endüstri standartları ölçütlerini kullanarak modellerinizin başarısını nasıl ölçeceğinizi anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Özellikler, etiketler ve eğitim setleri de dahil olmak üzere temel makine öğrenimi terminolojisini anlayın - Regresyon algoritmalarını kullanarak sayısal sonuçları tahmin edin ve trendleri belirleyin - Veri noktalarını doğru bir şekilde gruplara ayırmak için usta sınıflandırma teknikleri - Etiketlenmemiş verilerde gizli yapılar bulmak için kümeleme yoluyla denetimli olmayan öğrenmeyi uygulayın - Modern onaylama stratejileri ve performans ölçütlerini kullanarak model doğruluğunu değerlendirin - Büyük dil modellerinin temellerini ve hızlı mühendisliğin rolünü keşfetmek Kurs, temel tanımlamalar ve algoritmik öğrenmenin arkasındaki mantıkla başlar ve sonra belirli modellerin ve bunların pratik kullanım durumlarının ayrıntılı açıklamalarına geçer. Bu program, veri bilimi veya ileri matematikte önceden deneyime gerek kalmadan özellikle yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi alanındaki yolculuğunuza bugünden başlayın.