Geleceği Yazanlar’a giriş yaparsan eğitim sürecini takip edebilirsin.
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
Makine öğrenmesi dünyasına giriş yapılan bu bölümde temel kavramlar ele alınarak gerçek hayat örnekleri üzerinden makine öğrenmesinin temelleri atılıyor.
Ders İçeriği
Makine Öğrenmesi
Denetimli öğrenme yöntemlerinden biri olan ve yapay zeka dünyasının giriş kapısı kabul edilen doğrusal regresyon modelleri ve bu modellere özel optimizasyon yöntemleri ele alınıyor.
Ders İçeriği
Makine Öğrenmesi
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.
Ders İçeriği
Makine Öğrenmesi
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.
Ders İçeriği
Makine Öğrenmesi
Bu bölümde makine öğrenmesinin denetimsiz öğrenme yöntemlerinden olan kmeans, hiyerarşik kümeleme ve temel bileşen analizi ele alınıyor.
Ders İçeriği
