Açıklama
Makine Öğrenimi Bootcamp Eğitimi, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme konularını ele alan 3 günlük bir eğitim programıdır.
Machine Learning Bootcamp programı gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, modelleme, sinir ağları, öneri sistemleri ve derin öğrenmeye giriş konularını kapsar.
Makine öğrenimi, ayrıntılı bir programlama kullanılmadan belirli görevlere deneyim uygulanmasıyla bilgisayarların, makinelerin ve IoT cihazlarının öğrenmelerini ve uyum sağlamalarını sağlayarak veri analizi süreçlerinin otomatikleştirilmesine yardımcı olur.
Katılımcılar, bu eğitimde makine öğrenimi ile ilgili şu önemli prensipleri ve teknikleri öğrenirler: Denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme, matematiksel ve sezgisel yönler, algoritmaların geliştirilmesi için modelleme, tahminler, doğrusal regresyon, kümeleme ve sınıflandırma.
Bu eğitimde neler öğreneceksiniz?
- Yapay Zeka (AI – Artificial Intelligence), Makine Öğrenimi (ML – Machine Learning) ve Derin Öğrenme (DL – Deep Learning)
- Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliği arasındaki benzerlikler ve farklılıklar
- Yapay Zekanın mevcut sorunları çözmek için verileri nasıl kullandığı
- Bir makinenin öğrenmesi, uyum sağlaması ve süreçleri optimize etmesi için gerekli verileri sunmak üzere Makine Öğreniminin nasıl Yapay Zekanın sınırlarının ötesine geçtiği
- Veri Madenciliğinin, Yapay Zekan için nasıl bir temel oluşturduğu ve makine öğreniminin düzenleri vurgulamak için mevcut bilgileri nasıl kullandığı
- Çeşitli makine öğrenimi uygulamaları ve ilgili algoritmalar
- Denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme gibi çeşitli öğrenme türlerinin nasıl sınıflandırılacağı
- Doğrusal ve lojistik regresyon gibi gözetimli öğrenme tekniklerini uygulama
- Kullanıcı hakkındaki bilgiler veya önerilen ürüne dayalı olarak kullanıcıların kitap, müzik, ulaşım, kişi ve iş gibi yeni öğeleri veya hizmetleri bulmalarına yardımcı olmak üzere kullanılan derin öğrenme, kümeleme ve öneri sistemleri (RS – Recommender Systems) dahil olmak üzere gözetimsiz öğrenme algoritmalarının kullanımı
- Sınıflandırma verileri ve Makine Öğrenimi modelleri
- Makine Öğrenimine uygulanılabilen en iyi algoritmaları seçme
- Potansiyel sorunları en etkili bir şekilde çözmek için en doğru tahminlerde bulunma ve analizleri yapma
- Makine Öğrenimi kavramları, prensipler, algoritmalar, araçlar ve uygulamalar
- Destek sinir ağları, vektör makineleri, çekirdek SVM, Naive Bayes algoritması, karar ağacı sınıflandırıcı, rasgele orman sınıflandırıcı, lojistik regresyon, kNN (K-nearest Neighbour) algoritması, K-means algoritması ve kümeleme kavramları ve işleyişleri
- Teorik kavramlar ve bu kavramların makine öğreniminin uygulanabilir yönleriyle ilişkileri
- Derin öğrenme, kümeleme ve öneri sistemleri dahil olmak üzere çok çeşitli güvenilir makine öğrenimi algoritmalarını modelleyebilme
Eğitim İçeriği
Katılım Koşulları
Katılım için gerekli hazırlık ve teknik koşulları bu sayfadaki İletişim Formu üzerinden teyit edebilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
Makine Öğrenimi Bootcamp Eğitimi kaç gün sürer?
Programın süresi 3 gündür.
Bu eğitim kimlere yöneliktir?
makine öğrenimi teknikleri ve algoritmalarını öğrenmek isteyen teknik katılımcılar için hazırlanmıştır.
Katılım için hangi hazırlık gereklidir?
Katılım için gerekli hazırlık ve teknik koşulları bu sayfadaki İletişim Formu üzerinden teyit edebilirsiniz.
Eğitim hangi konuları kapsar?
regresyon, sınıflandırma ve kümeleme konuları ele alınır.
Programın kapsamı nedir?
Machine Learning Bootcamp programı gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, modelleme, sinir ağları, öneri sistemleri ve derin öğrenmeye giriş konularını kapsar.
Kurumsal eğitim için nasıl bilgi alınır?
Grubunuza uygun eğitim planı ve teklif için bu sayfadaki İletişim Formu üzerinden bilgi alabilirsiniz.
İlgili Eğitimler
Python ile Veri Bilimi Eğitimi ve Makine Öğrenimini Anlama Eğitimi programlarını inceleyebilirsiniz.
Kurumsal Eğitim Bilgisi ve Teklif
Ekibinizin ihtiyacına uygun eğitim planı ve teklif için bu sayfadaki İletişim Formu üzerinden bilgi alabilirsiniz.