Python kullanarak pratik makine öğrenimi ve derin öğrenme

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme karmaşık verileri analiz etmek ve sonuçları tahmin edebilen veya bilgiyi sınıflandırabilen akıllı sistemler inşa etmek isteyen herkes için temel beceriler.Bu kurs hem geleneksel makine öğrenimi hem de modern derin eğitim teknikleri için net, kavramsal bir temel sağlar. Temel istatistiksel modelleri anlamaktan güçlü sinirsel ağları uygulamaya, gerçek dünya veri bilimi zorluklarıyla başa çıkmak için donatacaksınız. Ne öğreneceksin: * Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin temel ilkelerini ve uygun kullanım durumlarını anlamak. * Scikit-learn kütüphanesini kullanarak regression, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel ML algoritmalarını uygulayın. * TensorFlow kullanarak karmaşık desen tanıma için derin sinirsel ağlar oluşturun ve optimize edin. * Etkili model eğitimi için gerekli olan temel veri hazırlama ve özellik mühendisliği tekniklerini uygulama. * Temel çevre yönetimi ve model sürümleme uygulamalarını konfigüre ederek, temel MLOps kavramlarını tanıt. * Model çıktılarının karar vermeyi nasıl etkileyebileceğini analiz etmek, modelin yorumlanabilirliğinin temel ilkeleri de dahil olmak üzere. Kurs, geleneksel makine öğrenimi modellerinin uygulanmasına geçmeden önce temel terminoloji ve veri hazırlama teknikleriyle başlar. Ardından derin sinir ağlarının mimarisine ve eğitimine odaklanarak pratik uygulama senaryolarıyla sona erer. Bu kurs veri bilimi, programlama veya yapay zeka ile ilgilenen kesin yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi veya ileri matematikle ilgili önceden bir deneyimin olması gerekmez. Tahmin edici modelleme uzmanlığınızı bugünden inşa etmeye başlayın.