Program
Makine Öğrenimi Temelleri Python'da
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinBinlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Program Açıklaması
Makine Öğrenimi Temelleri Python'da
Python ile Makine Öğreniminin Gücünü Ortaya Çıkarın
Bu kapsamlı Parkurda Python ile makine öğreniminin heyecan verici dünyasına dalın. Popüler scikit-learn kütüphanesini kullanarak denetimli öğrenmenin temellerini öğrenerek başlayacaksınız. Güçlü tahmin modelleri oluşturmak için gerçek dünya veri kümeleriyle çalışın ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözme konusunda uygulamalı deneyim kazanın.Denetimsiz Öğrenme Tekniklerini Keşfedin
Etiketsiz verilerdeki gizli kalıpları ve yapıları nasıl ortaya çıkaracağınızı öğrenerek becerilerinizi geliştirin. Python'un scikit-learn ve scipy kütüphanelerini kullanarak, şunları yapacaksınız:- Veri noktalarını farklı gruplar halinde kümeleme
- Yüksek boyutlu veri kümelerini görselleştirmek için boyutluluğu azaltın
- Karmaşık verilerden anlamlı içgörüler çıkarma
- Gerçek dünyadaki zorlukları çözmek için denetimsiz öğrenmeyi uygulayın
PyTorch ile Derin Öğrenmeye Dalış
Son teknoloji bir derin öğrenme çerçevesi olan PyTorch'u kullanarak modeller oluşturmayı ve eğitmeyi öğrenirken sinir ağlarının ve derin öğrenmenin gücünü keşfedin. Etkileşimli alıştırmalar sayesinde, geri yayılım ve gradyan inişi gibi temel kavramlarda ustalaşırken ilk sinir ağınızı sıfırdan oluşturacaksınız. Ayrıca hiperparametreleri ayarlayarak ve derin öğrenmeyi görüntü sınıflandırma ve duygu analizi gibi görevlere uygulayarak model performansını optimize etme tekniklerini keşfedeceksiniz.Takviyeli Öğrenmenin Temellerini Keşfedin
Makine öğrenimi yolculuğunuzu, pekiştirmeli öğrenmenin büyüleyici alanını keşfederek tamamlayın. Python'un Gymnasium kütüphanesini kullanarak, akıllı ajanların deneme yanılma yoluyla en uygun davranışları nasıl öğrenebileceğini öğreneceksiniz. Uygulamalı deneyim kazanın:- Pekiştirmeli öğrenme problemlerinin formüle edilmesi
- Q-öğrenme ve politika gradyanları gibi klasik algoritmaların uygulanması
- Karmaşık ortamları çözmek için aracıları eğitmek
- Pekiştirmeli öğrenmenin oyun oynama ve robotik gibi gerçek dünya senaryolarına uygulanması
Neden Python ile Makine Öğrenimi?
Python, basitliği, çok yönlülüğü ve güçlü kütüphanelerden oluşan kapsamlı ekosistemi nedeniyle makine öğrenimi için tercih edilen bir dil haline gelmiştir. Python ile makine öğrenimini öğrenerek, sağlık ve finanstan pazarlama ve otonom sistemlere kadar çeşitli sektörlerdeki farklı sorunların üstesinden gelmek için gereken araç ve becerilerle donatılacaksınız.Makine Öğrenimi Kariyerinizi Başlatın
İster makine öğrenimi mühendisi, ister veri bilimcisi veya yapay zeka araştırmacısı olmak isteyin, bu Track mükemmel bir başlangıç noktası sağlar. Kursları ve projeleri tamamladığınızda, makine öğrenimi konusunda güçlü bir temele ve becerilerinizi sergilemek için pratik örneklerden oluşan bir portföye sahip olacaksınız. Hızla büyüyen bu alanda heyecan verici ve ödüllendirici bir kariyer için ilk adımı atın.Önkoşullar
Bu program için herhangi bir önkoşul yokturCourse
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Course
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Project
Solve the Taxi-v3 environment using Q-learning, ensuring efficient AI-driven transportation.
Skill Assessment
Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şuna dahil:Premium or Takımlar
Şimdi KaydolunBugün 18 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Makine Öğrenimi Temelleri Python'da eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.