Python'da Pratik Makine Öğrenmesi ve Derin Öğretim Projeleri

Makine öğrenimi teorisinden gerçek dünya uygulamasına geçiş büyük bir engel gibi gelebilir.Bu metin tabanlı kurs, pratik makine öğrenmesi ve derin öğrenme projelerinin adım adım uygulanması yoluyla bu boşluğu doldurur. Ham veri kümelerini yönetme, verileri temizleme ve önceden işleme ve sıfırdan akıllı sistemler inşa etme konusunda güveninizi geliştireceksiniz. Detaylı kod yürüyüşleri ve yapısal açıklamaları okuyarak, doğru algoritmaları seçme, güçlü sinirsel ağları eğitme ve endüstri standardı ölçütlerini kullanarak modellerinizi değerlendirmeyi öğreneceksiniz Ne öğreneceksin: - Gerileme, sınıflandırma ve doğrulama metrikleri de dahil olmak üzere temel makine öğrenimi kavramlarını anlayın. - Ön işleme ham veri, eksik değerleri yönetme ve Python kullanarak keşif veri analizi yap. - Karmaşık öngörü görevleri ve görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağları oluşturmak ve eğitmek. - Lojistik gerileme, Naive Bayes ve stokastik gradiyent inişi gibi çeşitli algoritmaları uygulayın. - Modelin aşırı uyumlu olmasını önlemek için modern boru hattı yapıları ve onaylama teknikleri uygulayın. - Metin ve görüntü verileri için temel dönüştürücü boru hatları da dahil olmak üzere modern derin öğrenme çalışma akışlarını keşfedin. Kurs, denetimli öğrenme algoritmalarına geçmeden önce temel tanımlamalar ve veri hazırlama teknikleriyle başlar. Daha sonra, yapılmış, yazılı yürüyüşler yoluyla derin öğrenme mimarileri, sinirsel ağlar ve modern model dağıtım kavramlarına ilerleyeceksiniz. Bu kurs, Python'u temel seviyede bilen ve pratik makine öğrenimi ve veri bilimine geçmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematik veya yapay zeka alanında önceden bir geçmiş gerekmez. Pratik makine öğrenimi portföyünüzü oluşturmak ve gerçek dünyada yapay zeka uygulamasını öğrenmek için bugün okumaya başlayın.