Python ile pratik makine öğrenimi

Makine öğrenmesi sektörleri dönüştürüyor, ancak karmaşık matematik ve sonsuz algoritmalarla başlamak bazen zor gelebilir. Bu metin tabanlı kurs temel kavramları açıklayarak, gerçek dünya öngörü modellerini adım adım nasıl oluşturacağınızı öğretiyor. Temel veri paternlerini anlamaktan, sağlam makine öğrenme modellerini uygulamaya, ayarlamaya ve değerlendirmeye geçeceksiniz. Açık yazılı açıklamalar ve yapısal kod örnekleri üzerinden çalışarak, sınıflandırma ve regression problemlerini güvenle çözmek için gerekli pratik becerileri geliştireceksiniz Ne öğreneceksin: - Temel makine öğrenimi kavramları, sözcükler ve tipik proje yaşam döngüsü anlayın. - Çekirdek regression ve sınıflandırma algoritmaları, lineer regression, lojistik regression, ve karar ağaçları dahil olmak üzere uygulama. - Veriyi temizlemek, eksik değerleri işlemek ve özellikleri temiz bir şekilde ölçmek için modern scikit-learn boru hatlarını uygulayın. - Model performansını doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve ortalama kare hata gibi uygun metriklerle değerlendirin. - Tahmin doğruluğunu artırmak ve karmaşık veri kümelerini yönetmek için rastgele ormanlar gibi grup yöntemlerini kullanın. - Yeniden üretilebilirlik için tip ipuçları ve net proje yapıları da dahil olmak üzere modern Python uygulamalarını kullanarak makine öğrenme kodunu organize edin. Kurs, pratik kodlamaya geçmeden önce temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar. Klasik algoritmalardan ileri grup yöntemlerine ilerleyerek modellerinizi sistematik olarak nasıl yapacağınızı, değerlendireceğinizi ve iyileştireceğinizi öğreneceksiniz. Bu ders, Python'u temel seviyede bilen ve veri bilimi alanına girmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematiksel bilgi ya da önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. İlk makine öğrenimi modellerini sıfırdan inşa etmek için bugün okumaya başlayın.