Başlangıçlar için Makine Öğrenmesi ile Öngörülü Modelleme

Veriler, ondan çıkarabileceğiniz içgörü kadar değerli. Bu yüzden, verileri, Tahmin edici modelleme, eğilimleri tahmin etmenize, bilgiyi sınıflandırmanıza ve veri odaklı kararlar vermenize olanak tanır. Bu metin tabanlı kurs, sizi makine öğrenimi acemisinden güvenilir bir pratisyene yönlendirir. Veri kümelerini nasıl hazırlayacağınızı, popüler algoritmaları nasıl eğiteceğinizi ve açık, adım adım yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri kullanarak model performansını doğru şekilde değerlendireceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Denetimli makine öğreniminin temel terminolojisini ve kavramlarını anlamak; Modern veri öncesi işleme tekniklerini kullanarak ham verileri hazırlayın ve temizleyin; Doğru tahminler yapmak için regression ve sınıflandırma algoritmalarını uygulayın; Karşılıklı doğrulama gibi güçlü doğrulama stratejilerini kullanan model performansını değerlendirin; Aşırı ve az uyum gibi ortak tuzaklar; Öncelikli modellerinizi izlemek ve versiyonlamak için temel MLOps kavramlarını uygulayın. Kod yürüyüşlerine geçmeden önce temel tanımlamalar ve matematiksel sezgi ile başlayacaksınız. Her modül yazılı kavramsal kontroller ve pratik kodlama egzersizleri yoluyla öğrenmenizi güçlendirir. Tamamen yeni başlayanlar için tasarlanmış olan bu kurs, Python'a temel bir aşinalık olmasına rağmen, önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Tahmin edici analizin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.