NEDEN MAKİNE ÖĞRENMESİ PROGRAMI?

En Güncel Program Tasarımı

Günümüzün veri odaklı dünyasında, verilerden içgörüler elde edip altlarında yatan paternleri keşfetmek hiç olmadığı kadar önemli bir duruma geldi. Makine öğrenimi bilgisayarların verilerden paternler çıkartıp, deneyim yoluyla adapte olmalarını ve detaylı programlanmadan zamanla gelişmelerini sağlar.

Bu eğitim, temel makine öğrenmesi tekniklerinden ileri seviye tekniklere kadar geniş bir alanda uzamanlık kazanmanız için tasarlanmıştır. Sağlık, finans ve teknoloji dahil olmak üzere çeşitli alanlarda karmaşık sorunları çözmek için makine öğrenimi algoritmalarının nasıl eğitilebileceğini, tahminler yapabileceğini gerçek hayat örnekleri üzerinden göreceğiz.

Endüstri Standartlarını Öğren

Denetimli, denetimsiz, reinforcement learning gibi birçok farklı makine öğrenmesi alanında proje üretebilecek yetkinliğe geleceksiniz. Veri seti oluşturma temellerinden, verimizi nasıl projeler için ayırmamız gerektiğine, error fonksiyonu tanımlarından, farklı modelleri birleştirip farklı modeller oluşturmaya bir çok konuda uzmanlaşacaksınız.

Öğrenirken Deneyim Kazan

Baştan-sona makine öğrenmesi proje süreçlerinde ustalaşacaksınız. Veri temizleme ve dönüşümünden, özellik mühendisliğine, model eğitiminden, metrik seçimine tüm alanlara hakim olacaksınız.

Doğrusal ve lojistik regresyon, karar ağaçları ve destek vektör makineleri gibi algoritmaların tasarımı ve uygulanması dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerinde ustalaşacaksınız.

XGBoost, CatBoost, LightGBM gibi tabular verilerde en iyi sonuçlar veren modeller ile gerçek hayat projeleri geliştireceksiniz.

Önceden tanımlanmış etiketler olmadan veriyi analiz etmek için kümeleme, boyut azaltma ve ilişki kuralı kurma tekniklerini geliştirerek gözetimsiz öğrenme tekniklerini keşfedeceksiniz.