Bu, bir tür yapay zeka (AI) formu ve uygulaması olan makine öğrenimi temellerini kapsayan 3 gün süren bir teknik eğitimdir.
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.
Ayrıca Makine Öğrenimi, Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Veri Madenciliği ve Veri Ambarı arasındaki farkları da öğrenirler. Yapay Zeka, kurallara dayalı tahminler, programlama dilleri ve algoritma kullanarak kuruluşlara, pazarlama, satış ve işletme faaliyetlerine, otonom otomobillere, oyunlara ve endüstriyel otomasyona uygulanabilecek zeka yeteneği oluşturmak üzere Makine Öğrenimi ile oluşturulan modelleri kullanır.
Yapay zekaya dayalı makine öğrenimi, programlamaya gerek olmadan veri analiz yöntemlerini kullanarak yeni veri kümeleri hakkında bilgi sahibi olma yeteneği sağlar. Makine Öğrenimi, gelecekte olabilecek olayları tahmin edebilecek modeller oluşturmak için Veri Madenciliği teknikleri, istatistikler, diğer ana prensipler ve öğrenme algoritmalardan faydalanır. Birçok makine öğrenimi algoritmasının temeli matematik ve programlamadır. Makine öğrenimini bir araç olarak kullanan makine, verilerdeki modellerin parametrelerini otomatik olarak öğrenmelidir.
Daha büyük veri kümeleri kullanılarak daha iyi doğruluk ve performans elde edilir.
Makine öğrenimi ve veri madenciliği, verilerdeki ve veri kümelerindeki düzenleri bulmak için aynı ana algoritmaları kullanabilir. Makine öğreniminde bilgisayarlar, makineler ve IoT cihazları içgörüleri ortaya çıkarmak ve neredeyse gerçek zamanlı olarak geri bildirim sağlamak için kendi kendine öğrenme algoritmaları kullanan verilerdeki modellerin parametrelerini otomatik olarak öğrenmelidir.
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