Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
- Teyit Edici AI'nin Tanımı
- Tahminsel analizin tarihsel bağlamı ve evrimi
- Makine öğrenimi ve veri madenciliğinin temel ilkeleri
Veri Toplama ve Ön İşleme
- levant veri toplama
- Analiz için veriyi temizleme ve hazırlama
- Veri tiplerini ve kaynaklarını anlama
Keşifçi Veri Analizi (EDA)
- Farkındalık için veriyi görselleştirme
- Tanımlayıcı istatistikler ve veri özeti
- Veride desenleri ve ilişkileri belirleme
İstatistiksel Modelleme
- İstatistiksel çıkarım temelleri
- Regresyon analizi
- Sınıflandırma modelleri
Tahmin İçin Makine Öğrenimi Algoritmaları
- Gözetimli öğrenme algoritmalarının genel bakışı
- Karar ağaçları ve rastgele ormanlar
- Sinir ağları ve derin öğrenme temelleri
Model Değerlendirme ve Seçimi
- Model doğruluğunu ve performans metriklerini anlama
- Çapraz doğrulama teknikleri
- Overfitting ve model ayarlama
Tahmin Edici AI'nin Pratik Uygulamaları
- Farklı endüstrilerdeki durum analizi
- Tahmin modellemesinde etik gözlemler
- Tahmin Edici AI'nin sınırlamaları ve zorlukları
Pratik Proje
- Tahmin edici model oluşturma için bir veri kümesiyle çalışma
- Modeli kullanarak tahmin yapma
- Sonuçları değerlendirme ve yorumlama
Özeti ve Gelecek Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel istatistik bilgisine sahip olmak
- Herhangi bir programlama dili deneyimi
- Veri işleme ve spreadsheet ile verimli çalışabilme becerisi
- Önceden AI veya veri bilimi deneyiminin olması gerekmez
Hedef Kitle
- IT profesyonelleri
- Veri analistleri
- Teknik personel
21 Saat
