Bu eğitim, ensemble (topluluk) öğrenme yöntemlerinin temelini oluşturan torbalama (Bagging), güçlendirme (Boosting), istifleme (Stacking), oylama (Voting) ve ortalama alma (Averaging) tekniklerini kapsamaktadır. Katılımcılar, bu yöntemlerin nasıl çalıştığını ve modeller arası kombinasyonla tahmin gücünün nasıl artırıldığını öğrenir. Ayrıca, ensemble modellerde performans iyileştirmeye yönelik optimizasyon stratejileri ve öznitelik mühendisliği konularına da değinilerek eğitim, genel bir değerlendirme ve kapanışla tamamlanır.

Bu eğitimin amacı Python programlama dili ile topluluk öğrenmesi yöntemlerinin ve algoritmalarının uygulanmasıdır.

• Python ile topluluk öğrenmesi tekniklerini (Bagging, Boosting, Stacking vb.) uygular.
• Gerçek veri setleri üzerinde topluluk öğrenmesi modellerini kurar ve değerlendirebilir.
• Model kombinasyonları ile tahmin doğruluğunu artırma yöntemlerini öğrenir.
• Farklı topluluk öğrenmesi yöntemlerinin avantajlarını ve dezavantajlarını karşılaştırabilir.