Eğitim İçeriği
1. Makine Öğrenmesine Giriş
- Makine Öğrenmesi nedir
- Veri analizini nasıl genişlettiği
-
Yaygın iş kullanım durumları:
- Satış tahmini
- Müşteri segmentasyonu
- Kayıp (churn) tahmini
2. Veri Analizinden Makine Öğrenmesine
- Tekrar: Pandas ile veri çalışması
- Betimleyici analizden tahmine dayalı analize geçiş
- Bir Makine Öğrenmesi probleminin tanımlanması
3. Makine Öğrenmesi İş Akışı (Basitleştirilmiş)
- Veri setinin hazırlanması
- Verinin bölünmesi (eğitim vs. test)
- Modelin eğitilmesi
- Tahminlerin yapılması
4. Makine Öğrenmesi için Veri Hazırlama
- Eksik değerlerin yönetimi
- Kategorik değişkenlerin kodlanması
- Özellik seçimi (temel düzeyde)
- Ölçeklendirme (kavramsal genel bakış)
5. Denetimli Öğrenme (Uygulamalı)
Regresyon
- Doğrusal Regresyon
- Kullanım durumu: sayısal değerlerin tahmini (örn. satışlar, talep)
Sınıflandırma
- Lojistik Regresyon
- Kullanım durumu: ikili sonuçlar (örn. kayıp, sahtecilik)
6. Denetimsiz Öğrenme
Kümeleme
- K-means kümeleme
- Kullanım durumu: müşteri segmentasyonu
7. Model Değerlendirme (Basitleştirilmiş)
- Eğitim vs. test performansı
- Doğruluk (sınıflandırma için)
- Temel hata anlayışı (regresyon için)
8. Sonuçların Yorumlanması
- Model çıktılarının anlaşılması
- Desenlerin ve eğilimlerin belirlenmesi
- Sonuçların iş içgörülerine dönüştürülmesi
9. Uygulamalı Uçtan Uca Örnek
- Veri setinin yüklenmesi
- Verinin hazırlanması ve temizlenmesi
- Bir modelin eğitilmesi
- Performansın değerlendirilmesi
- İçgörülerin çıkarılması
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Ön Koşullar
- Temel Python bilgisi
- Pandas ile çalışma ve veri setleriyle tanışıklık
- Temel veri analizi kavramlarının anlaşılması
Hedef Kitle
- Veri Analistleri
- Temel Python bilgisi olan İş Analistleri
- Python for Data Analysis eğitimini veya denk seviyedeki bir eğitimi tamamlamış profesyoneller
- Makine Öğrenmesinde yeni başlayanlar
Danışanlarımızın Yorumları (2)
Yapay zekâyı daha önce hiç kullanmamış kişilerin sorgulama (prompting) sürecinde belirli bir tekrar ve düzen oluşturmalarını sağlarken, halihazırda yapay zekâ kullanan kişilerin ise bu araçları farklı yöntemlerle kullanmayı değerlendirmelerini hedefler.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Eğitim - Artificial Intelligence (AI) Overview
Yapay Zeka Çevirisi
Odaklanarak ilk ilkelerden başlamak ve aynı gün içinde örneklem uygulamalarına geçmek
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Eğitim - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Yapay Zeka Çevirisi
