Python ile Makine Öğrenmesi Eğitimi, öğrencilere Python programlama dili kullanarak makine öğrenmesi konusunda temel bilgi ve beceriler kazandırmayı amaçlayan bir eğitim programıdır. Bu eğitim; öğrencilere makine öğrenmesi kavramlarını, veri toplama ve işleme süreçlerini, model oluşturma ve değerlendirme tekniklerini öğreterek makine öğrenmesi uygulamaları geliştirme becerisi kazandırmayı hedeflemektedir. Eğitim süresince Python ile makine öğrenmesinin temelleri, farklı algoritmalar ve uygulamalar detaylı bir şekilde ele alınacaktır.

Eğitimin genel amacı, öğrencilere Python ile makine öğrenmesi konusunda bilgi ve beceriler kazandırmaktır. Bu amaç doğrultusunda:

• Python programlama dili ile makine öğrenmesi algoritmalarının öğretilmesi,
• Öğrencilere veri toplama, ön işleme, model oluşturma ve değerlendirme süreçlerinin kazandırılması,
• Öğrencilerin makine öğrenmesi projeleri geliştirirken gerekli olan araç ve teknikleri öğrenmesi sağlanacaktır.

Bu eğitimi tamamlayan her öğrenci:

• Python programlama dili ile makine öğrenmesi hakkında temel bilgi sahibi olur.
• Makine öğrenmesi ve problem türleri konusunda bilgi edinir.
• Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme modelleri hakkında bilgi sahibi olur.
• Veri toplama, veri ön işleme, model oluşturma ve modeli test etme süreçlerini öğrenir.
• Model performansını ölçmek için kullanılan metrikler hakkında bilgi sahibi olur.
• Aşırı öğrenme ve zayıf öğrenme kavramlarını anlar.
• Google Colab gibi platformlarda makine öğrenmesi uygulamaları geliştirir.
• Çoklu Doğrusal Regresyon, Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makinesi, Rastgele Orman ve K-Means Kümeleme algoritmalarını öğrenir ve uygular.
• Q-Learning gibi pekiştirmeli öğrenme algoritmaları hakkında bilgi sahibi olur.
• Python'da veri analizi ve görselleştirme araçlarını (Pandas, Matplotlib, Seaborn gibi) etkin bir şekilde kullanarak veri setlerini analiz eder ve görselleştirir.
• Verilerin özellik mühendisliği (feature engineering) ile işlenmesi ve model performansını artırmak için gerekli teknikleri uygular.
• Büyük veri setleri ile çalışarak veri işleme sürecinde karşılaşılan zorlukları aşma yöntemlerini öğrenir.
• Gerçek dünyadan alınan verilerle makine öğrenmesi modelleri geliştirir ve bu modelleri uygulamaya alır.
• Python ile derin öğrenme temelleri hakkında bilgi sahibi olur ve basit derin öğrenme modelleri oluşturur.
• Scikit-learn ve TensorFlow gibi makine öğrenmesi kütüphanelerini kullanarak projeler geliştirir.
• Makine öğrenmesi projelerinde model seçimi, optimizasyon ve hiperparametre ayarlarını yapar.
• Makine öğrenmesi modellerinin etik ve güvenilirlik konularını değerlendirir.
• Projelerde karşılaşılan sorunlara yaratıcı çözümler üretir ve bu çözümleri etkili bir şekilde uygulama becerisi kazanır.

Bu eğitim, Python programlama dili ile makine öğrenmesi konusunda temel bilgi edinmek ve bu alanda projeler geliştirmek isteyen tüm öğrencilere yöneliktir. Özellikle veri bilimi, yapay zeka ve makine öğrenmesi konularında kendini geliştirmek isteyen her seviyeden öğrenci için uygundur.