Python'da temel algoritmalar

Makine öğrenmesi teknolojiyi yeniden şekillendiriyor, ancak başarılı uygulamalar oluşturmanın anahtarı, modellerin motor kapağı altında nasıl çalıştığını gerçekten anlamak.Bu kurs matematiksel teori ile pratik Python uygulaması arasındaki boşluğu dolduruyor. Sadece kütüphaneleri ithal etmekten, doğrusal gerileme, karar ağaçları ve destek vektör makineleri gibi algoritmaların verileri nasıl işlediğini derinlemesine anlamaya geçiş yapacaksınız. Bu modellerin arkasındaki mekanikleri öğrenerek, özellik mühendisliği, model seçimi ve performans optimizasyonu hakkında bilgili kararlar verebilirsiniz. Ne öğreneceksin: - Denetimli ve denetimsiz makine öğrenme algoritmalarının arkasındaki temel matematik ve temel kavramları anlamak - Ölçeklendirme, ikilileştirme ve modern veri işleme uygulamaları da dahil olmak üzere ön işleme tekniklerini kullanarak ham verileri hazırlayın - Python kullanarak lineer gerileme, karar ağaçları ve k-en yakın komşu gibi klasik algoritmaları uygulayın - Karışıklık matrisi, yanlılık-varyans takasları ve doğrulama teknikleri kullanarak model performansını doğru şekilde değerlendirin - Tekrarlanabilir makine öğrenimi boru hatlarını sağlamak için model değerlendirmesi ve temel MLOps kavramları için modern iş akışlarını uygulayın Yolculuk temel makine öğrenimi tanımlarıyla ve matematiksel kavramlarla başlar, adım adım veri öncesi işleme, algoritma uygulaması ve model değerlendirmesi boyunca ilerler. Açık açıklamaları okuyacak, kod parçalarını analiz edecek ve farklı modellerin karşılaştırmalı analizlerini inceleyeceksiniz. Bu ders, Python'a sadece temel bir aşinalık gerektiren makine öğreniminin iç işleyişini anlamak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi dünyasına yolculuğunuza başlayın ve bugünden itibaren güvenle modeller oluşturmaya başlayın.