Kısaltmalar da çalışır: K8s, AI, UX. Türkçe karakter kullanmanız gerekmez.
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…
Apache Mahout Makine Öğrenimi Eğitimi, öneri sistemleri, Hadoop ve Mahout konularını ele alan 1 günlük bir eğitim programıdır.Machine Learning with Apache Mahout programında Mahout, Hadoop ve Solr temelli öneri sistemlerinin kavramsal tasarımı ve örnek çözüm oluşturma ele alınır.…
Büyük Veri ile Makine Öğrenimi Eğitimi, Spark, veri hazırlama ve model değerlendirme konularını ele alan 3 günlük bir eğitim programıdır.Machine Learning With Big Data programı sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve ilişkilendirme analizi ile ölçeklenebilir model oluşturmayı kapsar. Süreçlerinize veriye…
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. Makine Öğrenimi iyi anlaşılmış bir süreçtir. Genellikle mevcut bazı verilerle başlanır ve…
Python ile Veri Bilimi Eğitimi, Python, NumPy, Pandas ve makine öğrenimi konularını ele alan 5 günlük bir eğitim programıdır.Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi programı programlama ve istatistik temelleri, keşifsel veri analizi, regresyon, sınıflandırma ve gözetimsiz öğrenmeyi…
Makine öğrenimi eğitimleri; veriden öğrenen modellerin nasıl geliştirildiğini, değerlendirildiğini ve gerçek iş problemlerine nasıl uygulandığını öğretir. BlueMark Academy’nin canlı online programları arasından temel kavramlar, Python ile uygulama, büyük veri analitiği veya öneri sistemleri gibi hedeflere uygun eğitimi seçebilirsiniz.
Makine öğrenimi; tahmin, sınıflandırma, segmentasyon, anomali tespiti ve öneri sistemleri gibi veri odaklı uygulamaların temelini oluşturur. Başarılı bir makine öğrenimi projesi yalnızca algoritma seçmekten ibaret değildir. İş probleminin doğru tanımlanması, verinin hazırlanması, uygun modelin kurulması, performansın güvenilir metriklerle ölçülmesi ve sonuçların sürdürülebilir biçimde kullanılması gerekir.
Bu kategoride başlangıç seviyesinden uygulamalı Python eğitimlerine, büyük veri üzerinde ölçeklenebilir modellemeden Apache Mahout ile öneri sistemlerine kadar farklı ihtiyaçlara yönelik programlar yer alır. Eğitim seçimi yapılırken katılımcıların rolü, programlama ve istatistik bilgisi, veri hacmi ve kurumun hedeflediği kullanım senaryosu birlikte değerlendirilmelidir.
Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin açıkça yazılmış her kuralı tek tek takip etmek yerine verilerdeki örüntülerden yararlanarak tahmin veya karar üretmesini sağlayan yapay zekâ alanıdır. Model, geçmiş örneklerden öğrenir; daha önce görmediği veriler üzerindeki başarısı ise ayrı test verileri ve uygun değerlendirme metrikleriyle ölçülür.
Machine Learning Bootcamp, makine öğreniminin temel kavramlarını yoğun ve bütüncül biçimde öğrenmek isteyen katılımcılar için tasarlanmıştır. Program; denetimli ve denetimsiz öğrenme, regresyon, sınıflandırma, kümeleme, boyut indirgeme, sinir ağları ve model seçimi gibi başlıklara genel bir giriş sunar.
Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Eğitimi, kavramları kod yazarak uygulamak isteyenler için uygun seçenektir. Python, veri bilimi kütüphaneleri, keşifsel veri analizi, istatistik, regresyon, sınıflandırma ve temel modelleme süreçlerini bir araya getirir.
Understanding Machine Learning Eğitimi; veri hazırlama, algoritma seçimi, eğitim ve test verileri, karışıklık matrisi, ROC eğrileri ve Python ile uygulama gibi konuları daha geniş bir öğrenme akışı içinde ele alır. Teknik temelleri sistematik biçimde geliştirmek isteyen ekipler tarafından değerlendirilebilir.
Machine Learning With Big Data Eğitimi, yüksek hacimli verilerden öğrenen modeller geliştirmek ve makine öğrenimi yöntemlerini büyük veri problemlerine ölçeklemek isteyen ekipleri hedefler. Veri keşfi, veri hazırlama, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, model değerlendirme ve Spark tabanlı yaklaşımlar programın öne çıkan alanlarıdır.
Machine Learning with Apache Mahout Eğitimi, özellikle öneri sistemleri ve ölçeklenebilir makine öğrenimi kavramlarına odaklanan daha özel bir programdır. Yazılım mühendisleri ve veri bilimi ekipleri için kullanıcı–ürün etkileşimlerinden öneri üretme gibi senaryolarda değerlendirilebilir.
| İhtiyaç | Uygun eğitim yaklaşımı |
|---|---|
| Makine öğrenimine genel ve yoğun giriş | Machine Learning Bootcamp |
| Python ile uygulamalı model geliştirme | Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi |
| Temelden kapsamlı ve sistematik öğrenme | Understanding Machine Learning |
| Yüksek hacimli veriler ve ölçeklenebilir analiz | Machine Learning With Big Data |
| Öneri sistemleri ve Apache Mahout | Machine Learning with Apache Mahout |
Eğitim adları benzer görünse de amaçları ve teknik derinlikleri farklıdır. Kurumsal seçim yapılırken “hangi aracı öğrenelim?” sorusundan önce çözülmek istenen iş problemi, mevcut veri altyapısı ve katılımcı profili belirlenmelidir.
Yapay zekâ, makinelerin algılama, çıkarım yapma, içerik üretme veya karar destekleme gibi akıllı görevleri yerine getirmesini kapsayan geniş alandır. Makine öğrenimi, yapay zekâ içinde verilerden örüntü öğrenmeye odaklanan yöntemler bütünüdür. Derin öğrenme ise çok katmanlı yapay sinir ağlarından yararlanan makine öğrenimi yaklaşımıdır. Her iş problemi derin öğrenme gerektirmez; veri miktarı, açıklanabilirlik, maliyet ve başarı ölçütleri yöntem seçiminde belirleyicidir.
Ön koşullar programa göre değişir. Kavramsal başlangıç eğitimlerinde temel veri okuryazarlığı yeterli olabilir. Python odaklı ve uygulamalı programlarda temel programlama, veri yapıları ve istatistik bilgisi önemli avantaj sağlar. Büyük veri eğitimlerinde veri işleme ortamları, sanal makineler veya Spark ekosistemi hakkında temel bilgi gerekebilir. Kesin koşullar için seçilen eğitim sayfası incelenmelidir.
Makine öğrenimi eğitimleri canlı sanal sınıf formatında planlanabilir. Kuruma özel programlarda örnekler ve uygulamalar; sektör, veri türü, kullanılan teknoloji ve hedeflenen iş problemine göre uyarlanabilir. Ekip seviyesi farklıysa temel ve uygulamalı modüllerden oluşan aşamalı bir öğrenme yolu oluşturulabilir.
Ekibinizin seviyesine ve kurumunuzun veri odaklı hedeflerine uygun makine öğrenimi programını belirlemek için BlueMark Academy eğitim danışmanlarıyla iletişime geçin.
