Makine Öğrenimi Eğitimi

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.

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

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.

Derin öğrenmede çok katmanlı algılayıcıların nasıl çalıştığını öğrenin. Katmanları, aktivasyon fonksiyonlarını, geri yayılımı ve SGD’yi pratik yönlendirmelerle anlayın.

Bu yazı, scikit-learn ile rastgele orman sınıflandırmasının nasıl ve ne zaman kullanılacağını; kavramlara, iş akışına ve örneklere odaklanarak ele alır. Ayrıca karmaşıklık matrisi ve özellik önemlerini nasıl kullanacağınızı da kapsar.

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

Makine öğreniminde çapraz entropiyi keşfedin: TensorFlow ve PyTorch örnekleriyle sınıflandırmada model doğruluğunu ve etkililiğini optimize etmeye yönelik rehberimiz.

En popüler derin öğrenme modeli RNN hakkında bilgi edinin ve bir MasterCard hisse senedi fiyatı tahmincisi oluşturarak uygulamalı deneyim kazanın.

Veri bilimciler arasında en popüler makine öğrenimi çerçevelerinden biri olan XGBoost’un gücünü, bu adım adım Python eğitimiyle keşfedin.

Bu eğitimde, webden veri çıkarmayı, Python'un Pandas kütüphanesiyle verileri düzenleyip temizlemeyi ve Python'un Matplotlib kütüphanesiyle veri görselleştirmeyi öğreneceksiniz.