Mühendislik İstatistikleri

Modern mühendislik giderek veri odaklı karar verme ve öngörülebilir modellemeye dayanmaktadır. Makine öğrenimi algoritmalarının arkasındaki istatistiksel teoriyi anlamak güvenilir, yüksek performanslı mühendislik sistemleri inşa etmek için gereklidir. Bu yazılı kurs teorik istatistik ve pratik mühendislik uygulamaları arasındaki boşluğu doldurarak, ham verileri analiz etmekten temel makine öğrenme modellerini güvenle uygulamaya geçiş yapmanıza yardımcı olur. Ne öğreneceksin: - Temel olasılık, istatistiksel dağılım ve temel makine öğrenimi terminolojisini anlamak. - Mühendislik sistemi davranışlarını analiz etmek ve tahmin etmek için doğrusal ve lojistik gerileme modelleri uygulayın. - Modern çapraz doğrulama teknikleri ve yanlılık-varyans ticaret analizi kullanarak model performansını değerlendirin. - Karar ağaçları ve temel sınıflandırma yöntemleri de dahil olmak üzere denetimli öğrenme algoritmalarını uygulamak. - Modern veri ön işleme ve özellik mühendisliği uygulamalarını kullanarak mühendislik veri kümeleri hazırlayın. Kurs, regülasyon, sınıflandırma ve onaylama yöntemleri yoluyla size rehberlik etmeden önce temel istatistiksel tanımlamalar ve matematiksel kavramlarla başlar. Bu algoritmaları standart mühendislik çalışma akışlarında nasıl uygulayacağınızı gösteren açık yazılı açıklamalar ve adım adım kod parçaları keşfedeceksiniz. Bu ders, istatistik öğrenmeye yeni başlayan ve sağlam bir matematiksel ve pratik temel isteyen mühendislik öğrencileri, pratisyen mühendisler ve teknik profesyoneller için tasarlanmıştır. Önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Analiz araçlarınızı oluşturmaya başlayın ve bugün mühendislik verilerinin bilimini öğrenin.