Python ve Scikit-Learn ile Makine Öğrenme Temelleri

Makine öğrenmesi karmaşık sorunları çözme yöntemimizi değiştiriyor, ancak başlamak için matematik alanında doktora gerekmiyor.Bu kurs, Python ve güçlü Scikit-Learn kütüphanesini kullanarak temel makine öğrenme kavramlarını anlama ve uygulamaya açık, adım adım bir yol sunuyor. Başlangıçtan, ham verileri hazırlama, sağlam modeller eğitme ve sektör standartları çalışma akışlarını kullanarak performanslarını değerlendirme yeteneğine sahip güvenilir bir pratisyene geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel makine öğrenimi kavramları, terminoloji ve genel model yaşam döngüsü anlamak. - Modern ön işleme teknikleri ve Scikit-Learn boru hatlarını kullanarak ham verileri hazırlayın ve temizleyin. - Gerçek dünya tahmin görevlerini çözmek için regression ve sınıflandırma modelleri oluşturun ve eğitin. - Model performansını kesinlikle doğrulama ve hassasiyet, hatırlama ve F1 puanı gibi anahtar metriklerle doğru şekilde değerlendirin. - Modellerinizi optimize etmek ve aşırı uyumluluğu önlemek için hiperparametre ayarlama uygulayın. - Geliştirmenizi akıllı hale getirmek için modern boru hattı yapılarını kullanarak tekrarlanabilir iş akışlarını uygulayın. Ders, veri hazırlama sürecinde size rehberlik etmeden önce temel tanımlamalar ve veri kavramlarıyla başlar. Ardından, regresyon, sınıflandırma ve model optimizasyonu yoluyla ilerleyerek, açık kod açıklamaları ve yazılı senaryolarla yol boyunca pratik yapacaksınız. Bu ders, makine öğrenimine yeni başlayan veri uzmanları, geliştiriciler ve analitik düşünenler için tasarlanmıştır. Önceden makine eğitimi deneyimi gerekmez, ancak Python' un temel anlayışı yararlıdır. İlk makine öğrenimi modellerini sıfırdan inşa etmek için bugün okumaya başlayın.