Makine Öğrenimi Eğitimi

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

Lojistik regresyonu, temel özelliklerini öğrenin ve scikit-learn kullanarak Python'da gerçek bir uygulama üzerinde makine öğrenmesi modeli oluşturun.

Apriori algoritmasının nasıl çalıştığını, temel kavramlarını ve veriyi analiz ile karar verme için nasıl etkili kullanacağınızı keşfedin.

TensorFlow ve Keras öğreticisiyle veri artırma teknikleri, kullanım alanları ve araçları hakkında bilgi edinin.

Python’da A* arama algoritmasını anlama ve uygulamaya yönelik bir rehber. Pratik kod örnekleriyle karmaşık arama problemleri için verimli çözümler oluşturmayı görün. Üretim ortamlarında kullanılan eniyileme stratejilerini öğrenin.

Bu eğitimde, Karar Ağacı Sınıflandırmayı, öznitelik seçim ölçütlerini ve Python Scikit-learn paketi kullanarak Karar Ağacı Sınıflandırıcıyı nasıl oluşturup optimize edeceğinizi öğrenin.

DBSCAN’i nasıl uygulayacağınızı öğrenin, temel parametrelerini anlayın ve veri bilimi projelerinizde benzersiz güçlü yönlerinden ne zaman yararlanacağınızı keşfedin.

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) ile LIME ve SHAP kullanarak model yorumlanabilirliği sayesinde yapay zekâ sistemlerine güven oluşturmayı öğrenin. Yapay zekâ destekli kararlarda şeffaflık ve adaletin önemini anlayın.

Bu uygulamalı rehberle özellik mühendisliğini öğrenin. Python’da kodlama, ölçekleme ve eksik değerleri ele alma gibi teknikleri keşfedin.

Gradyan artırmanın iç işleyişini fazla matematiksel baş ağrısı olmadan ayrıntılarıyla öğrenin ve algoritmanın hiperparametrelerini nasıl ayarlayacağınızı keşfedin.

Makine öğrenimi modelleri güçlüdür ancak yorumlaması zordur. SHAP değerleri, model özelliklerinin tahminleri nasıl etkilediğini anlamanıza yardımcı olabilir.

Bu makale, scikit-learn ile k-en yakın komşu sınıflandırmasının nasıl ve ne zaman kullanılacağını ele alır. Kavramlara, iş akışına ve örneklere odaklanır. Ayrıca mesafe metriklerini ve çapraz doğrulama ile k için en iyi değerin nasıl seçileceğini de kapsar.