Python ile Makine Öğrenmesi (2020)
4.4 (72 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
3,896 students enrolled

Python ile Makine Öğrenmesi (2020)

Python ve makine öğrenmesinde sıfırdan başlayarak uzun bir maratona hazır mısınız?
Hot & New
4.4 (72 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
3,896 students enrolled
Last updated 5/2020
Turkish
Current price: $11.99 Original price: $19.99 Discount: 40% off
1 day left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
This course includes
  • 18.5 hours on-demand video
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
Training 5 or more people?

Get your team access to 4,000+ top Udemy courses anytime, anywhere.

Try Udemy for Business
What you'll learn
  • Makine Öğrenmesi
  • Python
  • Python ve Veri Analizi
  • Python ve Makine Öğrenmesi
  • Gözetimli Öğrenme
  • Gözetimsiz Öğrenme
Course content
Expand all 102 lectures 18:43:51
+ Kursa Giriş
4 lectures 10:44

Eğitmen ile ilgili bilgiler

Preview 03:06

Kurs boyunca takip edilecek öğrenme modeli ve yöntem hakkında genel bilgiler

Preview 02:52

Makine öğrenmesinin öne çıkan özellikleri hakkında kısa bilgiler

Preview 02:30

Makine öğrenmesinde neden Python kullanılması gerektiğine dair kısa bilgiler

Preview 02:16
+ Herkes İçin Makine Öğrenmesi
11 lectures 01:35:11

Makine öğrenmesi ile ilgili genel tanımlar ve kullanım alanlarına ilişkin genel bilgiler

Preview 08:56
Makine Öğrenmesi
3 questions

Makine öğrenmesi konseptlerinin gruplandırması ve temel teorik tanımlamalar

Makine Öğrenmesi Konseptleri
07:26
Makine Öğrenmesi Konseptleri
2 questions

Makine öğrenmesi modeli oluşturulurken izlenmesi gereken basamaklar ve dikkat edilmesi gerekenler

Makine Öğrenmesi Akışı
06:38
Makine Öğrenmesi Akışı
3 questions

Gözetimli öğrenme (Supervised learning) ile ilgili temel bilgiler ve kullanılan yöntemler

Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)
11:12
Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning)
3 questions

Gözetimsiz öğrenme (Unsupervised learning) ile ilgili temel bilgiler ve kullanılan yöntemler

Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
07:18
Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
1 question
Performans Analizi
10:56
Performans Analizi
1 question
Performansı Arttırmak
06:38
Performansı Arttırmak
1 question
Derin Öğrenme (Deep Learning)
08:07
Derin Öğrenme (Deep Learning)
1 question
Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
11:42

284 x 429 piksel boyutlarında olan renkli bir görselde toplam kaç satır veri bulunur?

Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
1 question
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)
09:00
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)
1 question
Makine Öğrenmesinin Sınırlamaları
07:18
Makine Öğrenmesinin Sınırlamaları
1 question
+ Python'a Giriş
12 lectures 01:34:39
Python Ortamları (Python Environments)
11:28
Değişkenler ve Tipler (Variables and Types)
06:21
Değişkenler ve Tipler (Variables and Types)
5 questions
Listeler (Lists)
05:23
Listeler (Lists)
3 questions
Alt Küme Listeleri (Subsetting Lists)
07:15
Alt Küme Listeleri (Subsetting Lists)
3 questions
Liste İşlemleri (List Manipulations)
08:37
Liste İşlemleri (List Manipulations)
3 questions
Fonksiyonlar (Functions)
05:21
Fonksiyonlar (Functions)
3 questions
Metotlar (Methods)
04:36
Metotlar (Methods)
3 questions
Paketler (Packages)
07:01
Paketler (Packages)
3 questions
Numpy (Nümerik Python)
10:40
Numpy (Nümerik Python)
5 questions
2 Boyutlu Numpy Dizileri (2D Numpy Arrays)
09:00
2 Boyutlu Numpy Dizileri (2D Numpy Arrays)
3 questions
Numpy: Temel İstatistikler
12:46
Numpy: Temel İstatistikler
1 question
+ Python: Matplotlib ve DataFrames
15 lectures 02:34:32
Matplotlib: Giriş
3 questions
Matplotlib: Histogram
08:51
Matplotlib: Histogram
3 questions
Matplotlib: Özelleştirme
09:05
Matplotlib: Özelleştirme
3 questions
Sözlükler-1 (Dictionaries)
06:12
Sözlükler-1 (Dictionaries)
3 questions
Sözlükler-2 (Dictionaries)
10:10
Sözlükler-2 (Dictionaries)
3 questions
Pandas Veri Çerçeveleri-1 (DataFrames)
13:14
Pandas Veri Çerçeveleri-1 (DataFrames)
3 questions
Pandas Veri Çerçeveleri-2 (DataFrames)
14:35
Pandas Veri Çerçeveleri-2 (DataFrames)
3 questions
Karşılaştırma Operatörleri
08:50
Karşılaştırma Operatörleri
3 questions
Boolean Operatörleri (Boolean Operators)
09:04
Boolean Operatörleri (Boolean Operators)
3 questions
Koşullu Durumlar: if,elif,else (Conditional Statements)
11:00
Koşullu Durumlar: if,elif,else (Conditional Statements)
3 questions
Pandas Veri Çerçevesini Filtreleme (Filtering Pandas DataFrame)
12:59
Pandas Veri Çerçevesini Filtreleme (Filtering Pandas DataFrame)
3 questions
while Döngüleri (while Loops)
06:40
while Döngüleri (while Loops)
3 questions
for Döngüleri (for Loops)
11:44
for Döngüleri (for Loops)
3 questions
Veri Yapıları Üzerine Döngüler-1
11:29
Veri Yapıları Üzerine Döngüler-1
3 questions
Veri Yapıları Üzerine Döngüler-2
12:19
Veri Yapıları Üzerine Döngüler-2
3 questions
+ Örnek Uygulama
3 lectures 50:44
Rastgele Sayılar (Random Numbers)
11:27
Rastgele Yürüyüş (Random Walk)
14:32
Dağılım (Distribution)
24:45
+ Python ve Veri Bilimi
15 lectures 02:39:07
Özgün Fonksiyonlar
3 questions
Çoklu Parametreler ve Değerler
09:45
Çoklu Parametreler ve Değerler
3 questions
Fonksiyon Uygulaması
17:58
Kapsam ve Fonksiyonlar
07:06
Kapsam ve Fonksiyonlar
3 questions
İç İçe Fonksiyonlar (Nested Functions)
13:26
İç İçe Fonksiyonlar (Nested Functions)
3 questions
Fonksiyonlarda Varsayılan ve Esnek Parametreler
10:38
Fonksiyonlarda Varsayılan ve Esnek Parametreler
3 questions
Fonksiyon Uygulaması
18:13
Lambda Fonksiyonları (Lambda Functions)
07:37
Lambda Fonksiyonları (Lambda Functions)
3 questions
Hata Yönetimi (Error Handling)
09:37
Hata Yönetimi (Error Handling)
3 questions
Iteratorlere Giriş
10:01
Iteratorlere Giriş
3 questions
Iterator Fonksiyonları
08:48
Iterator Fonksiyonları
3 questions
Iteratorler ve Veri
10:19
Iteratorler ve Veri
3 questions
List Comprehensions
07:41
List Comprehensions
3 questions
İleri Seviye List Comprehensions
06:43
İleri Seviye List Comprehensions
3 questions
Generators
10:50
Generators
3 questions
+ Python ve İstatistik
12 lectures 01:55:01
Keşifsel Veri Analizi (Exploratory Data Analysis)
3 questions
Histogram
14:07
Histogram
3 questions
Bee Swarm Plots
08:35
Bee Swarm Plots
3 questions
Ampirik Kümülatif Dağılım Fonksiyonu (ECDF)
22:31
Ampirik Kümülatif Dağılım Fonksiyonu (ECDF)
3 questions
Ortalama ve Ortanca
06:18
Ortalama ve Ortanca
3 questions
Yüzdelikler ve Box Plot
12:06
Varyans ve Standart Sapma
06:06
Dağılım Grafiği ve Kovaryans
11:46
Olasılıksal Mantık ve İstatistiksel Çıkarsama
03:03
Rastgele Sayılar ve Hacker Statistics
13:33
Binom Dağılımı
03:29
Poisson Süreci ve Poisson Dağılımı
03:20
+ Gözetimli Öğrenme
17 lectures 04:19:53
Gözetimli Öğrenmeye Giriş
3 questions
Keşifsel Veri Analizi (Exploratory Data Analysis)
18:50
Keşifsel Veri Analizi (Exploratory Data Analysis)
3 questions
Sınıflama (Classification)
22:46
Sınıflama (Classification)
3 questions
Model Performansını Analiz Etme
32:12
Model Performansını Analiz Etme
3 questions
Regresyon (Regression)
22:37
Regresyon (Regression)
3 questions
Lineer Regresyon (Linear Regression)
15:49
Doğrusal Regresyon (Linear Regression)
3 questions
Çapraz Doğrulama (Cross Validation)
08:31
Çapraz Doğrulama (Cross Validation)
3 questions
Regresyon Regülasyonu
14:58
Regresyon Regülasyonu
3 questions
Sınıflandırma Metrikleri (Classification Metrics)
17:33
Sınıflandırma Metrikleri (Classification Metrics)
3 questions
Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
17:00
Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
3 questions
ROC Eğrisi
05:08
ROC Eğrisi
3 questions
Hiper-Parametre Optimizasyonu (Hyperparameter Tuning)
14:19
Hiper-Parametre Optimizasyonu (Hyperparameter Tuning)
3 questions
Veri Ayrımının Önemi
02:41
Veri Ayrımının Önemi
3 questions
Veri Ön İşleme
16:40
Veri Ön İşleme
3 questions
Eksik Veriler
18:04
Eksik Veriler
3 questions
Verilerin Ölçeklendirilmesi
20:32
Verilerin Ölçeklendirilmesi
3 questions
Gözetimli Öğrenme
04:40
Gözetimli Öğrenme
3 questions
+ Gözetimsiz Öğrenme
12 lectures 02:58:23
Gözetimsiz Öğrenmeye Giriş
3 questions
Kümeleme Analizi
19:26
Kümeleme Analizi
3 questions
Kümeleme Performansını Arttırmak
11:58
Kümeleme Performansını Arttırmak
3 questions
Hiyerarşik Kümeleme
13:11
Hiyerarşik Kümeleme
3 questions
Hiyerarşik Kümelerden Veri Çekme
13:16
Hiyerarşik Kümelerden Veri Çekme
3 questions
t-SNE ve 2 Boyutlu Görüntüleme
09:00
t-SNE ve 2 Boyutlu Görüntüleme
3 questions
Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis)
17:33
Temel Bileşen Analizi (Principal Component Analysis)
3 questions
İçsel Boyutlandırma
25:52
İçsel Boyutlandırma
3 questions
Boyut Azaltma
20:01
Boyut Azaltma
3 questions
Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma-1
13:11
Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma-2
17:29
Gözetimsiz Öğrenme
02:19
+ Takip Edilmesi Gereken Kaynaklar
1 lecture 05:37
Takip Edilmesi Gereken Kaynaklar
05:37
Requirements
  • Temel matematik ve istatistik bilgisi
  • Temel ingilizce bilgisi
  • Araştırma ve kompleks problem çözmeye ilgi
Description

Merhaba!

Gelişen bilgisayar ve yazılım teknolojileri ile birlikte her geçen gün hayatımızdaki etkisinin belki de tam olarak farkında olmadığımız Makine Öğrenmesi konusunda uzun, yorucu ancak son derece eğlenceli bir yolculuğa çıkmaya hazır mısınız? Bu kurs boyunca temel seviyeden başlayarak makine öğrenmesi konusunda ihtiyaç duyacağınız birçok konuda teorik ve uygulamaları bilgilere ulaşabileceksiniz. Makine Öğrenmesi konusunda çok önemli bir parametre olan verinin toplanması, işlenmesi ve kullanılması ise son yılların en popüler programlama dillerinden birisi olan Python ile yapılacaktır. Python konusunda da aynı şekidle temel seviyeden başlayarak adım adım basamakları çıkacaksınız.

Öğrenme Yöntemi Nasıl?

Kursta yer alan her bölümde kısa, anlaşılır ve teorik içeriklerde öncelikle temel bilgiler verilerek konu ilgili kafanızda bir şablonun oturtulmasına çalışılmıştır. Daha sonra ise her bölümün özelliğine göre hazırlanmış olan uygulamalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dökeceksiniz. Bu uygulamaların bazılarında Google'ı kullanarak cevaplara ulaşmanız gerekebilir. Bu da bilgiye ulaşmak için emek harcamanıza ve sonucunda da öğrendiğiniz bilgiyi unutmamanızı sağlayacaktır. Zamanla bölüme ve kursta geldiğiniz seviyeye bağlı olarak çok daha karmaşık ve kompleks uygulamalar da yapılacaktır.

Kurs Müfredatı

  1. Kursa Giriş

  2. Herkes İçin Makine Öğrenmesi

  3. Python'a Giriş

  4. Python: Matplotlib ve DataFrames

  5. Örnek Uygulama

  6. Python ve Veri Bilimi

  7. Python ve İstatistik

  8. Gözetimli Öğrenme

  9. Gözetimsiz Öğrenme

  10. Takip Edilmesi Gereken Kaynaklar

Kursta yer alan her bölüm ve dersle ilgili sorularınıza mümkün olan en kısa sürede cevap vermeye çalışacağız. Kurs ile ilgili eksik kalan, geliştirilmesini istediğiniz noktaları ve diğer görüşlerinizi de belirtmeniz durumunda gerekli noktalarda güncelleme çalışmalarını da hızlı bir şekilde yapmaya çalışacağız. Bununla birlikte kursun içeriğinin de düzenli olarak güncellenmesi ve gerekiyorsa yeni bölümlerin/derslerin eklenmesi de planlarımız içerisinde yer alıyor. Kursa başlamadan önce dikkat etmenizin faydalı olduğunu düşündüğümüz noktaları tekrar hatırlatmak istiyoruz.

  • Anlatılan her konuyla ilgili bol bol okuma yapmaya çalışın.

  • Örnek ve uygulamaları kendiniz yapmaya çalışın, kendinizi zorlayın. Takıldığınız noktalarda için Google'dan yardım almayı unutmayın.

  • Yazarak çalışmak her zaman anlatılanların aklınızda daha fazla kalmasını sağlayacaktır. Her konuyu kendinize göre notlar alarak çalışın. Bu sayede anladığınızı sandığınız ancak aslında takıldığınız noktaları fark edebilir ve sorunları hızlı bir şekilde çözebilirsiniz.

Herkese başarılar!

Enes Zengin

F. Berkay Akalın

Who this course is for:
  • Makine öğrenmesi konusunda kendini geliştirmek isteyenler
  • Python konusunda kendini geliştirmek isteyenler
  • Makine öğrenmesi uygulamalarında tecrübe kazanmak isteyenler