Scikit-Learn İçindeki Yerleşik Veri Setleri ile Çalışmak

Makine öğrenimine başlamak genellikle dışarıdan dosya indirme zahmeti olmadan algoritmaları pratik etmek için temiz ve erişilebilir veriler gerektirir. Scikit-Learn, modellerinizi öğrenmek, test etmek ve prototipini oluşturmak için özel olarak tasarlanmış zengin bir yerleşik veri seti koleksiyonu sağlar. Bu sadece metin içeren kurs, bu önceden paketlenmiş veri setlerini yükleme, inceleme ve üzerinde değişiklik yapma sürecinde size rehberlik eder. Temel veri yapılarını anlamaktan ilk keşifsel analizi gerçekleştirmeye ve verilerinizi model eğitimine hazırlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: 1. Scikit-Learn'deki oyuncak veri setleri (toy datasets) ile gerçek dünya veri setleri arasındaki temel farkları anlamak. 2. Modern yapılandırma seçeneklerini kullanarak yerleşik veri setlerini Pandas DataFrames olarak yüklemek. 3. Verilerinizin bağlamını anlamak için hedef değişkenleri, özellik adlarını ve meta verileri keşfetmek. 4. Standart Python araçlarını kullanarak veri seti özelliklerini, şekillerini ve dağılımlarını incelemek. 5. Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için özellikleri ve hedefleri hazırlamak. 6. Temel tür ipuçları (type hints) dahil olmak üzere modern Python uygulamalarını uygulayarak temiz veri yükleme kodu yazmak. Kurs, veri seti türlerinin ve yapılarının temel tanımlarıyla başlar. Ardından, makine öğrenimi görevleri için verilerin nasıl yükleyeceğini, inceleneceğini ve bölüneceğini gösteren adım adım yazılı eğitimler ve kod parçacıklarıyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, karmaşık veri hatları veya Scikit-Learn hakkında önceden deneyim gerektirmeyen, Python hakkında temel bir kavrayışa sahip veri bilimi ve makine öğrenimi yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi için veri hazırlamada sağlam bir temel oluşturmak amacıyla bugün okumaya başlayın.