Veri Bilimi & Makine ÖğrenmesiOrta
En Bilinen Veri Bilimi Algoritmaları Temelleri
Regresyondan sinir ağlarına, kümelemeden karar ağaçlarına: en yaygın makine öğrenmesi algoritmalarının sezgisel temelleri.
Satın aldığınız şey bu eğitimin sunum PDF’idir; canlı eğitim ücreti değildir.
Canlı eğitim formatı: Yarım Gün Atölye · 3-4 saat
Uygulamalı atölye (hands-on) dahil₺99sunum PDF’i · anında indirme
Kazanımlar
- Gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenmeyi ayırt etmek
- Regresyon ve sınıflandırma algoritmalarını tanımak
- Karar ağaçları, rastgele orman, SVM ve KNN’i sezgisel kavramak
- Kümeleme ve boyut indirgeme yaklaşımlarını anlamak
- Her algoritmanın uygun kullanım senaryosunu eşleştirmek
Konu Başlıkları
- Makine öğrenimi algoritma türleri
- Regresyon: doğrusal ve lojistik
- Sınıflandırma: karar ağaçları, rastgele orman, SVM, KNN
- Gözetimsiz öğrenme: kümeleme ve ilişkilendirme
- Boyut indirgeme
- Sinir ağlarına giriş ve uygulama alanları