TensorFlow ve Keras ile Makine Öğrenmesi Modelleri Eğitimi

Makine öğrenmesi modellerinin nasıl öğrendiğine dair sezgisel bir anlayış geliştirmek, akıllı uygulamalar oluşturmanın ilk adımıdır. Bu metin tabanlı kurs, karmaşık matematiksel engeller olmaksızın sinir ağlarını eğitme, kaydetme ve devreye alma süreçlerinin temel kavramları boyunca size rehberlik eder. Temel veri akışını anlamaktan işlevsel tahmin modelleri oluşturmaya geçiş yapacaksınız. Ayrıntılı açıklamaları okuyarak ve yapılandırılmış kod örneklerini analiz ederek, ham girdi verilerinden eğitilmiş model çıkarımına kadar makine öğrenmesi boru hatlarının temel mekaniklerinde uzmanlaşacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Makine öğrenmesi, sinir ağları ve eğitim döngülerinin temel terminolojisini anlamak; Keras katmanlarını ve TensorFlow işlemlerini kullanarak sinir ağları mimarileri oluşturmak; Verimli model tüketimi için yapılandırılmış verileri ve görüntüleri hazırlamak ve ön işleme tabi tutmak; Aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için makine öğrenmesi modellerini eğitmek ve performans metriklerini izlemek; Temel bir MLOps iş akışı oluşturmak için eğitilmiş modelleri kaydetmek, dışarı aktarmak ve yüklemek; Yeni, görülmemiş veriler üzerinde tahminler yapmak üzere eğitilmiş modelleri uygulamak. Kurs, temel terminolojiyle başlar ve eğitim sırasında verilerin bir işlemci üzerinden nasıl geçtiğini özetler. Ardından veri seti hazırlama, model derleme, eğitim yürütme ve üretim için son model serileştirme konularını kapsayan adım adım yazılı modüller üzerinden ilerleyeceksiniz. Bu kurs; önceden yapay zeka deneyimi gerektirmeyen, makine öğrenmesine net ve yazılı bir giriş arayan hevesli geliştiriciler, veri meraklıları ve yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Model eğitiminin temellerini ortaya çıkarmak ve makine öğrenmesi altyapınızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.