Python Eğitimi

Python'da listeleri oluşturmak, (iç içe) for döngülerini ve map(), filter() ve reduce() fonksiyonlarını değiştirmek için list comprehension'ı etkili şekilde kullanmayı öğrenin!

Çeşitli Python bağımlılık enjeksiyonu çerçevelerini anlayıp uygulayarak kodunuzu modüler, test edilebilir ve sürdürülebilir hâle getirmeyi öğrenin.

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

Yerel LLM geliştirme için Ollama Python SDK’sında ustalaşın. Metin üretmeyi, çok turlu sohbetleri yönetmeyi, görsel modelleri kullanmayı ve güvenli yapay zekâ uygulamaları oluşturmayı öğrenin.

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

ARIMA modelinin temel bileşenlerini öğrenin, Python'da doğru tahminler için nasıl kurup optimize edeceğinizi ve farklı sektörlerdeki uygulamalarını keşfedin.

Genişlik-öncelikli aramanın grafiklerde düğüm ve kenarları nasıl sistematik olarak keşfettiğini keşfedin. Ağırlıksız ağlarda en kısa yolu garanti eden seviye bazlı yaklaşımını öğrenin. BFS'yi veri bilimi, YZ ve ağ alanlarında uygulayın.

Modern makine öğrenmesinin güçlü bir aracı olan PyTorch kullanarak bir Transformer modeli oluşturmayı öğrenin.

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

Python'da strptime(), dateutil ve pandas ile string'leri datetime nesnelerine dönüştürmeyi, pratik kod örnekleriyle öğrenin.

GNN'lerin ne olduğu, farklı grafik sinir ağı türleri ve ne için kullanıldıkları dahil olmak üzere Graf Sinir Ağları hakkında her şeyi öğrenin. Ayrıca, Pytorch ile bir Graf Sinir Ağı nasıl kurulur, öğrenin.

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