Uygulama Geliştiricileri için Makine Öğrenmesi: Akıllı Modeller Oluştur ve Entegre Et

Modern uygulamalar giderek daha fazla akıllı özellikler tarafından destekleniyor, ancak makine öğrenimi modellerini gerçek yazılıma bağlamak büyük bir engel gibi hissedilebilir. Bu kurs, size temiz Python kodunu nasıl yazacağınızı, öngörülebilir modeller inşa edeceğinizi ve onları gerçek dünya uygulamalarına entegrasyon için hazırlayarak aradaki boşluğu doldurur. Temel senaryolar yazmaktan makine öğrenme modellerinin nasıl çalıştığını ve dış uygulamalarla nasıl iletişim kurduklarını anlamaya geçiş yapacaksınız. Adım adım yazılı açıklamalar ve kod örnekleri yoluyla, temel sınıflandırma modelleri ve sinirsel ağlar oluşturacak ve bunları herhangi bir uygulamanın tüketebileceği hafif API'ler olarak nasıl ortaya çıkaracağını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: 1. Modern tip ipuçları ve sanal ortamlar da dahil olmak üzere temel Python programlamasını anlayın. 2. Yapısal veri kümeleri üzerinde doğru tahminler yapmak için sıfırdan sınıflandırma modelleri oluşturun. 3. Temel bir sinir ağı oluşturmak ve eğitimin arkasındaki temel kavramları anlamak. 4. Uygulamalara tahminler sunmak için basit, modern API son noktaları oluşturarak modelleri yerel olarak dağıtın. 5. Makine öğrenme algoritmalarınız için yüksek kaliteli girdileri sağlamak için ham verileri temizleyin ve önceden işleyin. 6. Makine öğrenimi kodunu test etmek ve yapılandırmak için en iyi uygulamaları uygulayın. Ders, veri hazırlama, model eğitimi ve sinir ağı temellerine dalmadan önce temel Python kurulumu ve temel programlama kavramlarıyla başlar. Daha sonra eğitilmiş modellerinizi uygulama entegrasyonu için hazır temiz, modern API'lere paketlemeye ilerleyeceksiniz. Bu kurs, aday geliştiriciler, yazılım mühendisleri ve makine öğrenmesi hakkında merak eden yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Başlamak için önceden programlama veya veri bilimi deneyimi gerekmez. Bir sonraki uygulamanız için akıllı özellikler oluşturmaya başlamak için bugün okumaya başlayın.