Python Makine Öğrenimi: Sıfırdan Uygulamaya

Makine öğrenimi her sektörde inovasyonu yönlendiriyor, ancak karmaşık matematik ve jargondan dolayı başlamak bunaltıcı gelebilir. Bu yalnızca metin tabanlı kurs, makine öğreniminin temel kavramlarını basitleştirerek temel Python bilgisine sahip herkes için erişilebilir hale getiriyor. Temel teoriyi anlamaktan temiz, üretime hazır makine öğrenimi kodu yazmaya kadar ilerleyeceksiniz. Verileri nasıl hazırlayacağınızı, modelleri nasıl eğiteceğinizi, performanslarını nasıl değerlendireceğinizi ve aşırı uyum (overfitting) gibi yaygın tuzaklardan nasıl kaçınacağınızı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Temel terminoloji ve tanımlardan başlayarak denetimli ve denetimsiz öğrenmenin temel kavramlarını anlayın. - Veri manipülasyonu için modern Python kütüphanelerini kullanarak ham veri kümelerini hazırlayın ve temizleyin. - Regresyon, sınıflandırma ve kümeleme dahil olmak üzere scikit-learn kullanarak tahmine dayalı modeller oluşturun. - Modern metrikler, doğrulama teknikleri ve çapraz doğrulama kullanarak model performansını doğru bir şekilde değerlendirin. - Model doğruluğunu optimize etmek için özellik mühendisliği (feature engineering) ve hiperparametre ayarlaması (hyperparameter tuning) uygulayın. - Model takibi ve yaşam döngüsü yönetimi için temel MLOps kavramları dahil olmak üzere modern makine öğrenimi iş akışlarını keşfedin. Kurs, veri ön işleme, model eğitimi ve performans ayarlaması üzerine adım adım yazılı eğitimlerle size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve matematiksel sezgi ile başlar. Bu program, temel Python programlama bilgisine sahip yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; istatistik veya makine öğrenimi konusunda önceden bir geçmişe gerek yoktur. Bugün okumaya başlayın ve ilk makine öğrenimi modelinizi adım adım oluşturun.