Klasik Denetimli Makine Öğrenimi: Sınıflandırma ve Regresyon

Denetimli makine öğrenimini anlamak, veri bilimi ve yapay zekaya giren herkes için temel ilk adımdır. Bu kurs, karmaşık ön deneyim gerektirmeden temel makine öğrenimi prensipleri aracılığıyla net, kavramsal bir yol sunar. Tahmine dayalı modellerin etiketli verilerden nasıl öğrendiğine dair kapsamlı bir kavrayış kazanacaksınız. Temel terminolojiyle başlayarak, yazılı açıklamalar ve kod parçacıkları aracılığıyla temel sınıflandırma ve regresyon modellerini oluşturmaya, değerlendirmeye ve iyileştirmeye ilerleyeceksiniz. Ne öğreneceksiniz: - Temel makine öğrenimi terminolojisini, veri türlerini ve iş akışı adımlarını anlayın. - Sürekli hedef değişkenleri tahmin etmek için temel regresyon algoritmalarını uygulayın. - Kategorik karar problemlerini çözmek için ana sınıflandırma algoritmalarını uygulayın. - Precision, recall, F1-score ve ortalama karesel hata gibi metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. - Veri sızıntısını ve modelin aşırı uyumunu önlemek için doğrulama stratejilerinde ustalaşın. - Temel özellik mühendisliği ve ön işleme teknikleri aracılığıyla ham verileri hazırlayın. Öğrenme yolu, standart algoritmalar, değerlendirme metrikleri ve doğrulama iş akışları konusunda size rehberlik etmeden önce temel tanımlar ve veri kavramlarıyla başlar. Mutlak yeni başlayanlar, gelecek vadeden veri profesyonelleri ve makine öğrenimine temiz bir giriş arayan, önceden deneyim gerektirmeyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Denetimli tahmine dayalı modellemenin temellerinde ustalaşmak için bugün okumaya başlayın.