Makine Öğrenimi Eğitimi

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.

Bu eğitimde, Python'da scikit-learn ile k-Means Kümelemeyi nasıl uygulayacağınızı öğrenin

Kendi-kendine dikkat mekanizmalarıyla veriyi işleyerek devrim yaratan Transformer mimarisini keşfedin.

Isolation Forest, verileri bir dizi karar ağacı içinde rastgele bölümlere ayırarak izole eden, aykırı değerleri veya anomalileri belirleyen gözetimsiz bir makine öğrenimi algoritmasıdır.