Python ile Makine Öğrenimi Temelleri

Makine öğrenimi endüstrileri dönüştürüyor, ancak karmaşık algoritmaların ve kütüphanelerin yoğunluğu nedeniyle başlamak bunaltıcı gelebilir. Bu kurs, temel kavramları okunabilir, adım adım açıklamalara ve temiz Python koduna ayırarak yolculuğunuzu basitleştirir. Meraklı bir programcıdan, verileri yapılandırabilen, tahmine dayalı modelleri eğitebilen ve modern yapay zeka sistemlerinin arkasındaki mekanikleri anlayabilen kendine güvenen bir uygulayıcıya dönüşeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Denetimli ve denetimsiz öğrenmenin temel matematiksel ve kavramsal temellerini anlayın. - scikit-learn kullanarak tahmine dayalı sınıflandırma ve regresyon modelleri oluşturun. - PyTorch kullanarak sıfırdan sinir ağları uygulayarak geri yayılımı (backpropagation) ve gradyan inişini (gradient descent) anlayın. - Temiz ve sürdürülebilir makine öğrenimi işlem hatları yazmak için tür ipuçları (type hints) dahil olmak üzere modern Python en iyi uygulamalarını uygulayın. - Pekiştirmeli öğrenme temellerini keşfedin ve simüle edilmiş ortamlarda akıllı ajanları eğitin. - Endüstri standardı metrikleri ve model takibi için temel MLOps prensiplerini kullanarak model performansını değerlendirin. Kurs, pratik algoritma uygulamasına geçmeden önce temel terminoloji, veri ön işleme ve temel istatistiklerle başlar. Doğrusal modellerden derin sinir ağlarına sistematik olarak ilerleyecek, pekiştirmeli öğrenmeye ve model yönetimine bir girişle sona ereceksiniz. Bu kurs, karmaşık matematiksel ön koşullar olmadan makine öğrenimini anlamak isteyen temel Python bilgisine sahip yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi portföyünüzü sıfırdan oluşturmak için bugün okumaya başlayın.