Makine Öğrenimi Eğitimi

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

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

Python makine öğrenmesine başlamanıza yardımcı olacak, kolay takip edilebilir bir scikit-learn eğitimi.

Makine öğreniminde kayıp fonksiyonlarını, loss ve cost fonksiyonları arasındaki farkı, MSE ve MAE gibi türleri ve ML görevlerindeki kullanım alanlarını öğrenin.

Maksimum Olabilirlik Tahmini (MLE) nedir, matematiksel temellerini anlayın, pratik örnekler görün ve Python’da MLE’yi nasıl uygulayacağınızı keşfedin.