Bu eğitim teorik temele dayalı bir yaklaşım sunmaktadır ve gerçek dünya senaryolarını içeren durum çalışmalarıyla desteklenmiştir. Katılımcılara makine öğrenmesinin temel kavramlarını, çeşitli algoritmalarını ve farklı problemlere uygun çözüm yöntemlerini Python ile uygulayarak, makine öğrenmesi alanında sağlam bir temel oluşturmaktadır.
Eğitimin Amaçları
Python programlama dili ile makine öğrenmesi tekniklerinin ve algoritmalarının, farklı veri setleri üzerinde uygulanmasını sağlamaktır. Eğitim sonunda katılımcılar;
- Makine öğrenmesi kavramlarını gerçek hayatta nasıl uygulayacaklarını bilir.
- Makine öğrenmesinde bulunan gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının kodlamasını gerçekleştirebilir.
- Makine öğrenmesi için gerekli olan veri ön işleme tekniklerini (Veri temizleme, normalizasyon, standardizasyon, kodlama, özellik mühendisliği ve aykırı değer gibi) Python ile kodlamayı öğrenir.
- Problemler için en uygun makine öğrenmesi yöntemlerini Python ile uygulamayı öğrenir.
- Makine öğrenmesi modeli geliştirmeyi öğrenir.
- Hiperparametre ayarlaması ve çapraz doğrulama gibi model iyileştirme stratejilerini uygulamayı bilir.
