Günlük hayatımızın pek çok alanında kullanılan ve yapay zekanın bir alt kümesi olarak gösterilen Makine Öğrenmesi eğitimi ile karmaşık verileri hızlı ve otomatik olarak analiz etmenin temellerini öğrenebilirsin.
Geleceği Yazanlar’a giriş yaparsan eğitim sürecini takip edebilir ve rozet kazanmaya başlayabilirsin.
Deneyimler aracılığıyla verilerden öğrenebilen, kalıplar belirleyebilen ve minimum insan müdahalesi ile kararlar alabilen bir sistem olan Makine Öğrenmesi eğitimi ile karmaşık verileri hızlı ve otomatik olarak analiz etmenin temellerini öğrenebilirsin. Öğrendiğin bilgileri otomotiv, eğlence ve pazarlama gibi pek çok farklı alanda kullanabilirsin.
Makine Öğrenmesi eğitimi 5 aşamadan oluşmaktadır;
101: Makine Öğrenmesine Giriş
201: Doğrusal Regresyon Modelleri
301: Doğrusal Olmayan Regresyon Modelleri
401: Sınıflandırma Modelleri
501: Denetimsiz Öğrenme Yöntemleri
Yaklaşık 12 saat sürecek eğitimde 99 video izlemen için seni bekliyor!
Tüm eğitimleri tamamlamak ve sınavı başarıyla geçerek sertifikaya hak kazanmak senin elinde! Şimdi zaman kaybetmeden eğitime başla!
Makine öğrenmesi dünyasına giriş yapılan bu bölümde temel kavramlar ele alınarak gerçek hayat örnekleri üzerinden makine öğrenmesinin temelleri atılıyor.
8408 Kişi Kayıtlı
7640 Kişi Sertifika Aldı
Denetimli öğrenme yöntemlerinden biri olan ve yapay zeka dünyasının giriş kapısı kabul edilen doğrusal regresyon modelleri ve bu modellere özel optimizasyon yöntemleri ele alınıyor.
3784 Kişi Kayıtlı
1205 Kişi Sertifika Aldı
Bu bölümde doğrusal olmayan regresyon modelleri ele alınıyor. Karar ağaçları, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları gibi farklı modelleme teknikleri aktarılarak günümüzün en başarılı ve güncel ağaca dayalı algoritmaları da inceleniyor.
2405 Kişi Kayıtlı
807 Kişi Sertifika Aldı
Bu bölümde sınıflandırma problemleri için kullanılan sınıflandırma modelleri ele alınıyor. Karar ağaçları, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları gibi farklı modelleme teknikleri de incelenerek günümüzün en başarılı ve güncel ağaca dayalı algoritmaları aktarılıyor.
2027 Kişi Kayıtlı
685 Kişi Sertifika Aldı