Scikit-Learn ve PyTorch ile Makine Öğrenme Temelleri

Makine öğrenmesi karmaşık sorunları çözme şeklimizi yeniden şekillendiriyor, ancak doğru araçlarla başlamak zor olabilir. Bu metin tabanlı kurs, Python'da iki en güçlü kütüphaneyi tanıtarak yolculuğu basitleştirir: klasik makine öğrenimi için Scikit-Learn ve derin öğrenme için PyTorch. Ana veri kavramlarını anlamaktan kendi öngörü modellerinizi inşa etmeye, değerlendirmeye ve izlemeye geçiş yapacaksınız. Açık, adım adım açıklamalar ve yapısal kod örnekleri okuyarak, gerçek dünya verilerinin zorluklarıyla başa çıkmak için gerekli pratik becerileri kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Temel makine öğrenimi kavramları, terminoloji ve veri öncesi işleme çalışma akışlarını anlayın; Scikit-Learn kullanarak regression, karar ağaçları ve sınıflandırıcılar gibi klasik modeller oluşturun ve değerlendirin; PyTorch kullanarak sıfırdan temel sinir ağları tasarlayın, eğitin ve ayarlayınız; Modern model değerlendirme tekniklerini ve Performansı izlemek için temel deney izleme; Temiz, tekrarlanabilir kod için veri boru hattı tasarımında en iyi uygulamaları uygulamak. Kurs, temel tanımlamalar ve veri hazırlama teknikleriyle başlar ve sağlam bir temel almanız sağlanır. Buradan, klasik istatistiksel modellerden derin öğrenme mimarilerine ilerleyecek ve kodunuzun her adımda verimli bir şekilde nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Bu kurs, makine öğrenimine yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve net, kavramsal bir giriş istiyor. PyTorch veya Scikit-Learn ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme temellerinizi inşa etmek için bugün okumaya başlayın.