Bu eğitim, (topluluk) öğrenme yöntemlerine giriş niteliğindedir ve temel kavramlarla başlayarak torbalama (bagging), güçlendirme (boosting), istifleme (stacking), oylama (voting) ve ortalama (averaging) gibi temel teknikleri kapsamaktadır. Ardından ensemble modellerin performans analizi ve optimizasyonuna değinilmekte, ileri düzey konular ve teorik bakış açılarıyla derinlemesine bilgi sunulmaktadır. Eğitim, tüm bu bilgilerin pekiştirildiği bir kapanış oturumuyla sona ermektedir.
Eğitimin Amaçları
Bu eğitimin amacı; katılımcıların topluluk öğrenmesi yöntemlerinin teorik temellerini, matematiksel altyapısını ve farklı algoritmaların çalışma prensiplerini derinlemesine anlamasını sağlamaktır.
- Ensemble Learning’in temel kavramlarını ve çalışma prensiplerini anlar,
- Bagging, Boosting, Stacking ve Voting gibi yöntemlerin teorik altyapısını kavrar,
- Bu yöntemlerin matematiksel temellerini ve hata azaltma mekanizmalarını açıklar,
- Bias-Variance dengesini ve ensemble yöntemlerinin bu dengeyi nasıl etkilediğini yorumlar,
- Farklı ensemble algoritmalarının avantajlarını, dezavantajlarını ve kullanım senaryolarını analiz eder,
- Model kombinasyonlarının performansa etkisini teorik olarak değerlendirir,
- Overfitting ve underfitting problemlerini ensemble teknikleri bağlamında yorumlar,
- Ensemble modellerde hiperparametre seçimi ve optimizasyon süreçlerine dair teorik bilgi sahibi olur.
