Uygulamalı Makine Öğrenmesi ve Derin Öğretim Projeleri

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, öneri motorlarından tahmini tahminlere kadar günümüzün en akıllı uygulamalarını yönlendiriyor. Kuramsal matematikten işlevsel koda geçiş, yapılmış, pratik uygulama olmadan korkutucu hissedilebilir. Bu metin tabanlı kurs, temel makine öğrenme algoritmalarının adım adım uygulanması yoluyla teori ve uygulama arasındaki boşluğu doldurur. Temel terminoloji ve matematiksel sezgi ile başlayacaksınız, sonra hızlıca temiz verileri temizlemek için temiz Python kodu yazmaya, modeller eğitmeye ve modern standartları kullanarak performanslarını değerlendirmeye geçeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel makine öğrenimi kavramlarını, sinir ağı mimarilerini ve veri öncesi işleme çalışma akışlarını anlayın. - Sürekli verileri tahmin etmek ve zaman dizileri trendlerini analiz etmek için regresyon modelleri oluşturun. - Derin sinirsel ağları görüntü sınıflandırması ve görsel paternleri tanımak için eğit. - Metinleri sınıflandırmak ve müşteri duygularını analiz etmek için doğal dil işleme modelleri geliştirin. - Kullanıcı tercihlerine dayalı ilgili öğeleri önermek için tavsiye algoritmaları tasarla. - Modellerinizin yeni verilere iyi bir şekilde genelleştirilmesini sağlamak için modern model değerlendirme metriklerini ve temiz kodlama uygulamalarını uygulayın. Yapısız kodlama bölümlerini ilerletmeden önce temel tanımlamalar ve çevre ayarlarıyla başlayabilirsiniz. Her bölüm size eşsiz bir veri kümesini yükleme, özellikleri keşfetme, model mimarisini oluşturma ve çıktıyı iyileştirme yoluyla rehberlik eder. Bu ders, makine öğrenimine yeni başlayan ve açık, kod öncesi bir giriş isteyen umut vadeden veri bilimcileri, geliştiriciler ve analitik düşünürler için tasarlanmıştır. Python programlamaya temel bir aşinalık yararlıdır, ancak önceden makine eğitimi deneyimi gerekmez. Pratik makine öğrenme araç takımını oluşturmak için bugün okumaya başlayın.