After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Makine Öğreniminin Temellerini Öğrenin
Bu kurs, iş liderlerine makine öğreniminin temel unsurlarını tanıtacaktır. Makine öğrenimi ekipleriyle birlikte iş sorularını modelleme projeleri olarak nasıl yapılandıracağımıza dair temel bilgiler ve temel uygulamalara odaklanacağız.
Model Özelliklerine Dalın
Farklı model türlerini, bu modellerin hangi tür iş sorularının yanıtlanmasına yardımcı olduğunu veya hangi tür fırsatları ortaya çıkarabileceğini anlayacak, ayrıca makine öğreniminin uygulanmaması gereken durumları belirlemeyi öğreneceksiniz ki bu da aynı derecede önemlidir. Çıkarım ve tahmin arasındaki farkı, olasılık ve miktarları tahmin etmeyi ve denetimsiz öğrenmenin anlamlı bir müşteri segmentasyon stratejisi oluşturmaya nasıl yardımcı olabileceğini anlayacaksınız.
Ön Koşullar
Bu kurs için ön koşul yok
Müfredat
Kurs içeriği
1
Machine Learning ve veri kullanım örnekleri
Machine Learning birçok farklı sektör ve alanda kullanılır. Doğru uygulandığında işi kökten iyileştirebilir. Bu bölüm, Machine Learning kullanım örneklerini, rol tanımlarını ve bunların veri ihtiyaçları piramidindeki yerini özetler.
- Machine learning ve veri piramidi50 XP
- Terimlerin netleştirilmesi50 XP
- Veri piramidi ihtiyaçlarını sırala100 XP
- Veri piramidindeki görevleri eşleştir100 XP
- Machine learning ilkeleri50 XP
- Model türleri50 XP
- Supervised ve unsupervised örnekleri bul100 XP
- İş rolleri, araçlar ve teknolojiler50 XP
- İş rolü sorumlulukları50 XP
- Veri projelerini iş rolleriyle eşleştir100 XP
- Ekip yapı türleri100 XP
2
Machine Learning türleri
Bu bölüm, farklı Machine Learning türlerine genel bir bakış sunar. Nedensel ve tahmin modelleri arasındaki farklara bakacak, gözetimli ve gözetimsiz öğrenmeyi inceleyecek ve son olarak gözetimli öğrenmenin alt türlerini: sınıflandırma ve regresyonu anlayacağız.
3
İş gereksinimleri ve model tasarımı
Bu bölüm, iş gereksinimlerini kapsamlandırmadaki temel adımları, Machine Learning fırsatlarını belirleme ve boyutlandırmayı, model performansını değerlendirmeyi ve süreçteki olası performans risklerini tespit etmeyi inceler.
4
Machine Learning projelerini yönetme
Bu bölümde Machine Learning projelerini yönetmenin en iyi ve en kötü uygulamalarını ele alacağız. En yaygın Machine Learning hatalarını belirleyecek, iş ve ML ekipleri arasındaki iletişimi nasıl yöneteceğini öğrenecek ve son olarak Machine Learning modellerini üretime alma sürecindeki zorlukları ele alacağız.
R
İş Dünyası için Machine Learning
Kurs
Tamamlandı
