Introduction to Machine Learning Eğitimi

  • Eğitim Tipi: Classroom / Virtual Classroom / Online
  • Süre: 3 Gün
  • PDF indir
  • Bu eğitimi kendi kurumunuzda planlayabilirsiniz. Bize Ulaşın!

Verilerin bol miktarda olduğu dünyada yapılandırılmış verilerin düzenlerini öğrenmek için makinelerden faydalanmak oldukça etkili olabilir. Makine öğreniminin temel unsurlarını keşfediyor, regresyon, sınıflandırma, model değerlendirme metrikleri, aşırı uyum gösterme, lineer regresyon, toplama yöntemleri, model seçimi ve hiperparametre optimizasyonu gibi kavramları tartışıyoruz.

Scikit-öğrenim gibi güçlü paketler aracılığıyla öğrenciler makine öğrenimindeki temel kavramları güçlü bir şekilde anlamanın yanısıra doğru kestirimsel modelleri etkin bir şekilde eğitmek ve karşılaştırmak yetkinliğine de sahip olmaktadırlar.. Verileri farklı formatlarda ele almak amacıyla karmaşık ETL hatları oluşturma, mükerrer çalışmaları azaltmak için özellik birliktelikleri gibi araçlarla modelleri geliştirme ve prototip oluşturma ve geliştirmeyi hızlandırmak için paralelleşme gibi kolaylaştırıcı uygulamalar konusunda uygulamalı bir deneyim edinmektedirler.

Temel Python, temel - orta istatistik, temel lineer cebir ve/veya Kestirimsel Analitiğe Giriş kursunun başarıyla tamamlanmış olması

Bu eğitime temel programlama ve istatistik bilgisine sahip olup verilerden daha fazla bilgi edinebilmek için makine öğrenimi tekniklerinden faydalanmanın yollarını arayan kişiler katılabilir.

  • Bu eğitimde;
  • Temel makine öğrenimi kavramları
  • ML modelleme teknikleri araştırması
  • Üretim sınıfı ML hattının geliştirilmesi


Egitimlerle ilgili bilgi almak ve diger tum sorulariniz icin bize ulasin!

Introduction to Machine Learning Eğitimi hakkında ilginizi çekebilecek yazılar

YAPAY ZEKÂ VE TÜRLERİ

GPT-3 İLE YAPAY ZEKÂDA YENİ BİR DÖNEM

DERİN DÜŞÜNCE'DEN DERİN ÖĞRENME'YE