Açıklama
Python ile Makine Öğrenmesi, Python programlama dilini kullanarak makine öğrenmesi algoritmalarının geliştirilmesi ve uygulanmasıdır.
Python, makine öğrenmesi için popüler bir dil seçeneğidir çünkü kolay öğrenilebilir, okunaklıdır ve makine öğrenmesi için gerekli olan birçok kütüphaneye sahiptir.
Python, makine öğrenimi ve veri biliminde de baskın dil haline geldi. Karmaşık modelleri, dağınık veri kümelerine sığdırmak için Python yaygın olarak kullanılmaktadır.
Makine öğrenmesi; bilgisayarların insanlara benzer şekilde öğrenmesini sağlamaya çalışmak adına çeşitli tekniklerin geliştirildiği bilimsel bir çalışma alanıdır.
Programlama anlamında makine öğrenmesi birkaç satır koddan ibarettir. Bu eğitim ile işin teorisini, mantığını, model kurulumunu ve optimizasyonunu kavrayabileceksiniz. Eğitim, ağaç tabanlı yöntemler, kümeleme ve seyrek regresyon modelleri dahil olmak üzere regresyon ve sınıflandırma modellerini kapsar.
Ayrıca modern veri bilimi ve makine öğrenmesi kavram ve modelleri, programlama ve istatistik temelleri eşliğinde ele alınmakta; uygulama ve örnekler ile katılımcıların pratiklik kazanmaları amaçlanmaktadır.
Python ile Makine Öğrenmesi’nin avantajları arasında, verimliliğin artması, geliştirme sürecinin hızlandırılması, daha iyi sonuçların elde edilmesi gibi faydalar bulunmaktadır.
Python ile Makine Öğrenmesi, büyük veri setlerini işleyebilir ve karmaşık modelleri tanıyarak doğru tahminler üretebilir.
Eğitim Hakkında
Eğitim Hedefleri:
- Python ve Veri Bilimi Kütüphanelerini öğrenmek,
- İstatistik ve Keşifsel Veri Analizi yapabilmek,
- Regresyon ve Sınıflandırma Problemleri
- Temel Makine Öğrenimi Algoritmalarını kavramak,
- Gözetimsiz Öğrenmeyi anlamak,
- “Bir dizi soruna uygun çeşitli modeller nasıl oluşturulur ve niceliksel olarak değerlendirilir?” sorusuna cevap verebilmek,
- Veri ön işleme ve düzenlemenin önemini anlamak,
- Kendine güvenen, titiz bir eğitim ve test çerçevesi kullanarak modellerinin etkinliğini karşılaştırabilmek,
- “Çeşitli model türleri nasıl çalışır?” sorusunu cevaplayabilmek,
- Bazı modern, son teknoloji makine öğrenimi tekniklerini öğrenmek.
Eğitim İçeriği:
- Kurulumlar
- Python Temeller
- Temel Makine Öğrenimi Algoritmaları
KNN ile Sınıflandırma
KNN ile Regresyon
Karar Ağaçları (Decision Tree)
Rastgele Ormanlar (Random Forest)
Rastgele Ormanlar ile Sınıflandırma
Rastgele Ormanlar ile Regresyon
Karar Destek Makineleri
Karar Destek Makineleri ile Sınıflandırma
Karar Destek Makineleri ile Regresyon
Gradient Boosting
Gradient Boosting ile Sınıflandırma
Gradient Boosting ile Regresyon
- Makine Öğrenimi (ML) ile tanışın
Makine öğrenimine giriş
Python’daki ilgili paketlere giriş (Numpy, Scipy ve SciKit-Learn)
- Verileri Yeniden İşleme
Ölçeklendirme dönüşümleri ve kodlama ile verilerinizi önceden işlemenin neden ve nasıl olduğunu öğrenme
Tipik standardizasyon ve normalizasyon prosedürleri
- Modellemeye Giriş
Doğrusal regresyon ve istatistiksel bir modelden makine öğrenimi modeline nasıl geçilir?
Modelleme tekniklerine giriş
- Model Değerlendirmesi
Modelleme Etkinliğini Ölçme (Doğrulama ve test; çapraz doğrulama gibi teknikler)
Modeli yargılamak için kullanılabilecek ölçütler ve değerlendirmeye uygun olan farklı ölçütler
- Düzenleme
Özellik seçimi gerçekleştirme teknikleri
- Kümeleme
Veri içindeki kalıpları ve yapıyı ortaya çıkarmak için denetimsiz öğrenme tekniği
- Gelişmiş Teknikler
Gradyan artırılmış ağaçlar ve destek vektör makineleri gibi algoritmalar kullanan bazı daha gelişmiş model uydurma
- Gözetimsiz Öğrenme
Gözetimsiz Öğrenme Nedir?
Kmeans
Spectral Clustering
Mean-shift
Affinity Propagation
Kümeleme Algoritmalarının Performansı Nasıl Ölçülür?
Eğitimi Kimler Almalı?
- Veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarına ilgili olan kişiler.
Gereksinimler
- Python programlama dilini kullanabilmek.
- Veri yapılarını algılayabilmek ya da bilgi sahibi olmak.
- Yaygın istatistiksel terimlere aşina olmak.
- Python temel eğitim seviyesini tamamlamış olmak.
Bu eğitimi kurumsal olarak planlayın!
Bu eğitim kurumunuza özel farklı sürelerde ve içerikte planlanabilir. Eğitim hedeflerini gerçekleştirmek için detaylı zengin içerik ve planlama için bizimle iletişime geçiniz.
