Makine öğrenmesi modelleri oluşturma

  • Öğrenme Yolu
  • 5 Modül

Bir bakışta

Makine öğrenmesi, tahmine dayalı modelleme ve yapay zekanın temelini oluşturur. Makine öğrenmesinin temel ilkeleri hakkında bilgi edinin ve makine öğrenmesi modellerini eğitme, değerlendirme ve kullanmaya yönelik genel araçların ve çerçevelerin nasıl kullanılacağını öğrenin.

Önkoşullar

Bu öğrenme yolunda, temel matematik kavramlarının bilindiği varsayılmaktadır. Python deneyimi de faydalı olur.

Bu öğrenme yolundaki modüller

Python ile verileri keşfetme ve analiz etme

Veri keşfi ve analizi, veri biliminin merkezinde yer alır. Veri bilimcileri verileri keşfetmek, görselleştirmek ve işlemek için Python gibi programlama dillerinde becerilere ihtiyaç duyar.

Regresyon modellerini eğitme ve değerlendirme

Regresyon, sayısal değerleri tahmin etmek için yaygın olarak kullanılan bir makine öğrenmesi türüdür.

Sınıflandırma modellerini eğitin ve değerlendirin

Sınıflandırma, öğeleri sınıflara ayırmak için kullanılan bir makine öğrenmesi türüdür.

Kümeleme modellerini eğitin ve değerlendirin

Kümeleme, benzer öğeleri kümeler halinde gruplandırmak için kullanılan bir makine öğrenmesi türüdür.

Derin öğrenme modellerini eğitin ve değerlendirin

Derin öğrenme, insan beyninin bağlı nöron ağları aracılığıyla öğrenme şekline öykünen gelişmiş bir makine öğrenmesi biçimidir.

Başlangıç