Machine Learning with Python Eğitimi

Süre: 5 Gün / 30 Saat
Ön Koşul: Temel Python bilgisi gereklidir. İstatistik ve lineer cebir gibi temel matematiksel konularda bilgi sahibi olmak faydalıdır ancak zorunlu değildir.

Eğitim Hakkında:

Machine Learning with Python Eğitimi, katılımcılara makine öğrenimi kavramlarını ve Python dilini kullanarak model geliştirme, değerlendirme ve dağıtma becerilerini kazandırır. Eğitim, Python’un güçlü kütüphaneleri (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) kullanılarak veri işleme, özellik mühendisliği, model oluşturma, hiperparametre optimizasyonu ve performans değerlendirmesi gibi konuları kapsar. Katılımcılar, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarını, derin öğrenme girişlerini, veri görselleştirme ve model doğrulama tekniklerini öğreneceklerdir. Uygulamalı projeler ile gerçek dünya problemlerini çözme yetkinliği kazanılır.

Kimler Katılmalı:

Veri Bilimciler ve Analistler: Python ile makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak isteyen veri profesyonelleri.
Mühendisler ve Geliştiriciler: Teknik problemleri çözmek için makine öğrenimi modelleri geliştirmek isteyen mühendisler ve yazılım geliştiriciler.
Yeni Başlayanlar: Makine öğrenimi alanına adım atmak isteyen ve Python bilgisine sahip olanlar.

Bu eğitim firmalara özel olarak verilmektedir. Bireysel eğitim sağlamamaktayız.

Eğitim İçeriği:

Makine Öğrenimine Giriş:
- Makine öğrenimi kavramları ve Python ekosistemi
- NumPy ve Pandas ile veri manipülasyonu
Veri Ön İşleme ve Temel İstatistik:
- Eksik veri analizi, veri temizleme ve ölçeklendirme
- İstatistiksel analiz ve veri keşfi (EDA)
Denetimli Öğrenme Algoritmaları:
- Regresyon (Linear, Lasso, Ridge) ve sınıflandırma (Logistic Regression, Decision Trees)
- K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes
Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları:
- Kümeleme (K-Means, DBSCAN) ve boyut indirgeme (PCA, LDA)
- Patern tanıma ve segmentasyon
Model Performans Değerlendirme:
- Model doğrulama, cross-validation ve overfitting önleme
- Değerlendirme metrikleri (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score)
Derin Öğrenmeye Giriş:
- Yapay sinir ağları ve TensorFlow ile basit modeller oluşturma
- Keras kullanarak derin öğrenme modelleri geliştirme
Model Optimizasyonu ve Hiperparametre Ayarı:
- GridSearchCV, Random Search ve hyperparameter tuning teknikleri
- Model optimizasyon stratejileri
Model Dağıtımı ve Uygulamalar:
- Flask ile model dağıtımı ve REST API oluşturma
- Gerçek dünya projeleri ile uygulamalı çalışmalar

Eğitim Sonu Kazanımları:

Makine Öğrenimi Yetkinliği: Python ile temel ve ileri düzey makine öğrenimi algoritmalarını uygulama.
Veri Analizi ve Modelleme: Veriyi etkili bir şekilde işleme ve modelleme becerisi.
Performanslı Model Geliştirme: Performansı yüksek ve optimize edilmiş makine öğrenimi modelleri oluşturma.

Bu eğitim, makine öğrenimi ve veri bilimi dünyasında kendinizi geliştirmek için güçlü bir temel sağlar. Eğitim sonunda, Python kullanarak etkili ve veri odaklı makine öğrenimi çözümleri geliştirme becerisine sahip olacaksınız.

Machine Learning with Python Eğitimi

Diğer Eğitimler

Hızlı Erişim