Makine Öğrenimi Eğitimi

Kendi kendini denetimli öğrenme, etiketlenmemiş metin, görsel, ses ve videodan kendi denetimini çekerek; karşıtsal öğrenme, maskeli modelleme ve oto-gerileyen tahmin gibi tekniklerle bugünümüzün dil, görme ve çok kipli modellerinin arkasındaki temsilleri oluşturur.

Self-attention mekanizmalarıyla veri işleme biçimini dönüştüren Transformer mimarisini keşfedin.

Karşılaştırmalı öğrenmeye pratik bir bakış — modellerin benzer ve benzer olmayan örnekleri karşılaştırarak nasıl öğrendiği, arkasındaki kayıp fonksiyonları ve yöntemler ile PyTorch'ta nasıl uygulanacağı.

Hiperparametre ayarına yönelik pratik bir rehber: nasıl çalıştığı, başlıca arama yöntemleri (ızgara, rastgele, Bayesçi), değerlendirme stratejileri ve Python ile R'da nasıl çalıştırılacağı.

Python eğitimiyle en popüler modelden bağımsız pekiştirmeli öğrenme algoritmasını öğrenin.

Doğrusal regresyonu, amacını ve scikit-learn kütüphanesiyle nasıl uygulanacağını öğrenin. Pratik örnekler içerir.

Otomatik yeniden eğitim ve DVC’den, fikstür ağacının 10.000 çalıştırmalı Monte Carlo simülasyonuna uzanan uçtan uca bir MLOps hattının 2026 Dünya Kupası sonuçlarını nasıl tahmin ettiğini görün.

Rastgele orman regresyonu nasıl çalışır, nerede başarısız olur ve nasıl değerlendiriliyor, ayarlanıyor ve yorumlanıyor. Python uygulaması ve model karşılaştırma çerçevesi içerir.

Sıfır-atış sınıflandırmanın ne olduğunu, NLI modelleriyle kaputun altında nasıl çalıştığını, az-atış ve ince ayarla nasıl karşılaştırıldığını ve Hugging Face Transformers ile nasıl uygulanacağını öğrenin.

Model kaymasının risklerini aşın ve veri kayması izlemesine yönelik pratik rehberimizi keşfedin.

Kernel hilesine yönelik kavramsal bir rehber - ne olduğu, SVM’ler ve diğer kernel tabanlı modelleri nasıl etkinleştirdiği ve doğrusal olmayan modellemeye yönelik diğer yaklaşımlar yerine ne zaman kullanılacağı.

Makine öğreniminde düzenlileştirmenin pratik bir özeti - nedir, nasıl çalışır ve genelleyen modeller kurmak için L1, L2 ve Elastic Net ne zaman kullanılır.