What you'll learn:
- Makine öğrenmesi algoritmalarını öğreneceksiniz
- Regresyon modelleri ve sınıflandırma modellerini öğreneceksiniz
- Denetimli (supervised) ve denetimsiz (unsupervised) yöntemleri öğreneceksiniz
Makine öğrenmesi; bilgisayarların insanlara benzer şekilde öğrenmesini sağlamaya çalışmak adına çeşitli tekniklerin geliştirildiği bilimsel bir çalışma alanıdır.
Bir kişinin belirli bir hastalığa sahip olup olmadığının tahmin edilmesi, uçakların rötar sürelerinin tahmin edilmesi, bir ev fiyatının ne olabileceğinin tahmin edilmesi ya da müşterilerin segmentlere ayrılması gibi durumlarda makine öğrenmesi teknikleri kullanılabilmektedir.
Programlama anlamında makine öğrenmesi birkaç satır koddan ibarettir. Bizler işin mantığına odaklanacağız ve gerçek hayatta uyguladığım model geliştirme tekniklerini sizlerle paylaşacağım.
Gerçek hayat projelerinde en önemli noktalardan birisi veri ön işleme konusudur. Bu kursta eksik gözlem analizi, aykırı gözlem analizi, değişken dönüşüm işlemleri gibi işlemlerle oldukça geniş bir açıdan veri ön işleme konuları ele alıncaktır.
Ayrıca her bir algoritma için işin teorisini, nasıl model kurulacağını, kurulan modellerle nasıl tahmin yapılacağını ve modellerin optimizasyonlarını ele alacağız.
Ayrıca 200'den fazla alıştırma ile öğrendiklerinizi pekiştirme imkanı yakalayacaksınız. (Alıştırmalar eklenmeye devam etmektedir bittiğinde toplam 350 alıştırma olacaktır)
Hadi başlayalım :)
