Kurs
İş Dünyası için Machine Learning
TemelBeceri Seviyesi
Güncel 11.2024
TheoryMachine Learning2 sa15 video48 Egzersiz3,200 XP46,296Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs 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.
Önkoşullar
Bu kurs için herhangi bir önkoşul yoktur1
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.
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.
İş Dünyası için Machine Learning
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve İş Dünyası için Machine Learning eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.