Eğitim İçeriği

Sınırlamaların Kullanımı

Uygulamalı Makine Öğrenmesi'ne Giriş

  • İstatistiksel öğrenme ve Makine öğrenmesi
  • Yinelenen işlemler ve değerlendirme
  • Yanlılık-Varyans dengelemesi

Makine Öğrenimi ile Python

  • Kütüphane seçimleri
  • Eklenti araçlar

Makine Öğrenimi Kavramları ve Uygulamaları

Regresyon

  • Genelleştirmeler ve Doğrusal Olmayanlık
  • Kullanım alanları

Sınıflandırma

  • Bayes temeli hatırlatıcı
  • Taşınmaz Bayes
  • Lojistik regresyon
  • K-En yakın komşular
  • Kullanım alanları

Çapraz Doğrulama ve Örnekleme

  • Çapraz doğrulama yaklaşımları
  • Örneklem almanın çoğaltılması (Bootstrap)
  • Kullanım alanları

Gözetimsiz Öğrenme

  • K-ortalama kümeleme
  • Örnekler
  • Gözetimsiz öğrenmenin zorlukları ve K-ortalamanın ötesi

NLP Yöntemleri'ne Kısa Giriş

  • Kelime ve cümle ayırt etme (tokenization)
  • Metin sınıflandırması
  • Duygu analizi
  • Yazım düzeltmesi
  • Bilgi çıkarımı
  • Söz dizimi çözümleme
  • Anlam çıkarma
  • Soru-cevap

Teknik Genel Bakış

  • R ve Python
  • Caffe ve TensorFlow
  • Çeşitli Makine Öğrenimi Kütüphaneleri

Sektör Caseleri

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  1. İş operasyonlarının ve teknik bilgilerin temel düzeyde bir bilgisine sahip olmalı
  2. Yazılım ve sistemler hakkında temel düzeyde anlayışa sahip olmalı
  3. İstatistik (Excel seviyesi) konusunda temel düzeyde bilgiye sahip olmalı
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler