
Teorik anlatımda gösterilen Wikipedia linkini kaynaklar kısmında bulabilirsiniz. Buradaki her bir konu başlığını eğitim içeriğinde gördüğünüz ismi ile arattığınızda konunun aynı kaynak sayfasına erişebileceksiniz.
Makine öğrenmesini öğrenmek, yazılım geliştirme süreçlerine hakim olmak ve yazılımcı kariyerinize güzel bir başlangıç için doğru yerdesiniz!
Bu eğitim tam size göre! Eğitimi tamamladığınızda anlamadığınız hiç bir yerin kalmamasına, kendi ürünlerinizi geliştirebilir hale gelmenize, makine öğrenmesi alanında temel becerilerinizi hem teorik hem de pratik olarak öğrenmiş olacak ve kariyerinizde sağlam bir adım atmış olacaksınız
Kurs Yapay Zeka alanında 200+ bin kişiye eğitim veren ve Microsoft' ta teknik mülakatları uygulayan ve yönetici mühendis olarak çalışan Caner ŞEKERCİ tarafından verilmektedir! Siz de Yapay Zeka dünyasına sağlam adımlar atmak istiyorsanız aşağıdaki detaylı açıklamayı inceleyip kursa hemen kayıt olabilirsiniz.
Bu kursta Makine Öğrenmesi alanında Python programlama dili ile bilgiler elde edeceksiniz. Eğitimin içindeki bölümlerde değineceğimiz konulardan bazıları şunlar:
Denetimli Öğrenme
Denetimsiz Öğrenme
Numpy, Pandas, Matplotlib
Matematiksel İfadeler
SVM
Random Forest
Decision Tree
Kümeleme Algoritmaları
KMeans
Algoritma Değerlendirme Metrikleri
Veri Görselleştirme
Görsel Yorumlama
İçerik & Genel Görünüş
Bu kurs Python dili ile makine öğrenmesini öğrenmek isteyenler için mükemmel bir seçim. Öncesinde herhangi bir yazılım deneyiminiz yoksa hiç dert etmeyin. En başından, temellerden öğrenmeye başlayarak ileri seviyeye kadar gideceğiz. Dersleri bitirdiğinizde kendi uygulamalarınızı yazacak seviyeye geleceksiniz.
İlgili konuları "Hastalık Teşhisleri", "Restoran Tavsiye Sistemi", "Tahminleme Problemleri" gibi yenilikçi ve dolu dolu uygulamalar geliştirerek öğreneceğiz. Eğitim pratik odaklı olsa da kesinlikle teorik boyutu aksatılmadan en ince detayları işlemeyi ihmal etmeyeceğiz.
Eğitim içerisinde yazılan tüm uygulamaların kaynak kodları indirilebilir kaynaklar bölümünde bulabileceksiniz. Bu şekilde kendi uygulamalarınızı geliştirirken ilgili kaynak kodlarını referans alabilir, istediğiniz şekilde kullanabilirsiniz!