Python ile Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

🎉 Sıfırdan Makine Öğrenmesi Ödüllendirici Yolu - Vahit Keskincinle Python İle Peşinde (2020)

🎓 Kurs Başlığı: Pythonile Makine Öğrenmesi: Regresyon, Sınıflandırma, Kümeleme, Model Optimizasyonu ve Doğal Dil İşlemeci Girişi

🕰️ Kurs Taneleri:

• Sıfırdan başlayanlar için temel bilgilerle hareket etmenizi sağlayacak otonom bir giriş bölümü.
• Makine öğrenmesi teorisini ve pratik uygulamalarını anladığınızda, gerçek dünya problemlerine çözüm bulmanıza yardımcı olacak ileri düzey konuları.

👩‍💻 Kurs İçeriği:

Makine Öğrenmesinin Temel Konseptler:

• Makine öğrenmesinin tanımı ve tarihçesi.
• Makine öğrenmesinin farklı tippleri (Regresyon, Sınıflandırma, Kümeleme).
• Gerçek dünyada makine öğrenmesi uygulamaları ve İş Dünyası'ndaki etkileri.

Pythonile Veri İşleme:

• Veri ön işleme teknikleri (Eksik Gözlem Analizi, Aykırı Gözlem Analizi, Değişken Dönüşümleri).
• Veri setinizi hazırlarken karşılaşabileceğiniz genellikle görülen sorunlar ve çözüm yöntemleri.

Model Yapısı ve Tahmin Yapılması:

• En yaygın makine öğrenmesi modellerinin nasıl kurulacağını keşfetin (Lineer Regresyon, Logistic Regression, K-Means, Random Forest, Gradient Boosting Models).
• Model eğitim ve test etme süreci.
• Tahminlerin başarısını değerlendirmenize yardımcı olacak ayrılık ve performans metrikleri.

Modellerin Optimizasyonu:

• Makine öğrenmesi modellerini daha iyi performans gösterecek şekilde optimize etme teknikleri.
• Hyperparameter tuning ve model eğitim başları.
• Model optimizasyonundaki yaygın hatalar ve bunları çözme yöntemleri.

Uygulamalı Övnelere Sahip Olma:

• Teorik bilgilerinizi gerçek dünya problemlerine uygulayacağınız 200'den fazla alıştırma yoluyla pekiştirin. (Alıştırmalar eklenmeye devam etmektedir, bittiğinde toplam 350 alıştırma olacaktır.)

Kurs Faydaları:

• Makine öğrenmesi konusunda uzmanla sürüceksiniz.
• Karmaşık problemleri adil bir şekilde analiz edebilirsiniz.
• Doğal Dil İşlemecisi (NLP) girişi yaparak, metin verilerle çalışmaya hazır olun.

Eğitim Yöntemi:

• Interaktif Jupyter Notebooklarda pratik uygulamalarla öğrenme.
• Kurs materyali video, txt ve Python kod formatlarında sunulacak.
• Topluluk tabanlı ortamda sorularınıza yanıt alabilir ve fikirlerinizi paylaşabilir sinif arkadaşlarıyla.

Kurs Takhīmini:

• Makine öğrenmesi, Python programlama dilinin anladığınızda ve bu konuları gerçek dünya problemlerine uygulayabileceğiniz kadar bir seviyeye sahip olursunuz.
• Bu kursa makine öğrenmesi alanına giriş yapmadığınız veya daha gelişmiş konulara ulaşmak istediğinizi bir adım atılacaksınız.

Kurs Zorlu Kriterleri:

• Python programlama diline bilgi sahibi olmak.
• Makine öğrenmesi konusundan temel bir fark edebilme ve ciddi seviyede bir matematik anlayışıne sahip olmak.

Bu kurs, makine öğrenmesi konusunun temellerini atlayarak ileri düzey konulara geçiş yapmalarınızı sağlayacak ve gerçek dünya problemlerine pratik çözüm bulma becerisinizi geliştirecektir. Bu yolunda eğitilerek, makine öğrenmesi alanına yapılan katkıda bulunabilir ve karmaşık veri setleriyle çalışarak kendiniz için de bir zengin portföy oluşturabilirsiniz.

Bugün bu hayatan dahil olmak için kayıtlı olun! 🚀✨🐍