Pratik Makine Öğrenmesi ve Öncelikli Modelleme

Makine öğrenmesi, ham bilgileri eyleme geçirilebilir içgörülere ve doğru tahminlere dönüştüren çağdaş veri biliminin temeli.Bu kurs, teorik kavramlarla pratik uygulama arasındaki boşluğu kapatarak, yazılı talimatlar yoluyla tahmin sanatına hakim olmak isteyen herkese net bir yol sağlar. Modelleme için verileri nasıl yapıştıracağınızı öğrenerek başlayacak ve bir makine öğrenimi projesinin tüm yaşam döngüsü boyunca ilerleyeceksiniz. Bu dersin sonunda, yeni, görülmemiş verilere iyi genelleyebilen güçlü modeller oluşturabilecek ve otomatik karar vermenin arkasındaki mekanikleri anlayabileceksiniz. Ne öğreneceksin: - Tahminli modelleme ve veri bölünmesinin temel bileşenlerini anlamak. - Çeşitli veri kümelerine regression ve sınıflandırma ağacı algoritmaları uygula. - Aşırı uyumluluğu önlemek ve hata oranlarını etkili bir şekilde yönetmek için teknikleri öğrenin. - Modern veri çerçeve kütüphaneleri ve en iyi uygulamaları kullanarak veri ön işlemesini uygulama. - Kapsamlı performans ölçütleri ve doğrulama yoluyla model başarısını değerlendirin. - Uzun vadeli doğruluğu sağlamak için temel model izleme kavramlarını uygulamak. Kurs temel tanımlamalar ve tahmin mantığı ile başlar ve sonra da temel algoritmalar ve değerlendirme stratejilerinin uygulanmasına yön verir. Bu program özellikle yeni başlayanlar için oluşturulmuştur ve makine öğrenimi konusunda önceden deneyime gerek yoktur. Veri bilimi araç seti oluşturmaya pratik sonuçlara odaklanan yazılı dersler ile başlayın.