Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Eğitimi

Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Eğitimine Genel Bakış

Makine öğrenimi, yapay zekanın alt dalı olarak bilgisayarların deneyimle öğrenmesini, örneklerle gelişmesini ve zaman içinde performansını artırmasını sağlayan uyarlamalı mekanizmayı içerir. Bu eğitim, makine öğrenimi hakkında temel bilgileri edinmenize ve gerçek dünyadaki vakaları kullanarak bu teknikleri anlamanıza yardımcı olur. Danışmanlı ve danışmansız öğrenme yöntemlerinden yapay sinir ağlarına kadar geniş bir yelpazede teorik ve pratik bilgi kazanacaksınız.

İçerik

• Makine öğrenmesi nedir? Gelişimi ve günümüzdeki kullanım alanları

• Geleneksel programlama ve makine öğrenmesi arasındaki benzerlik ve farklar

• Machine Learning patterns: Classification, Clustering, Regression

• Makine öğrenmesi sırasında karşılaşılan problemler

• Ezberleme (Overfitting) problemi

• Boyutluluk problemi ve boyut azaltma (dimension reduction)

• Danışmanlı (Supervised) öğrenme ve sınıflandırma

• Naive Bayes algoritması

• K En Yakın Komşu (K-Nearest) sınıflandırıcı

• Rastgele Orman (Random Forest) sınıflandırıcı

• Destek Vektör (Support Vector) sınıflandırıcı

• Lineer regresyon

• Danışmansız öğrenme ve kümeleme (Clustering)

• K-Ortalama (K-Means) kümeleme

• Birleşme (Association) ve Apriori algoritması

• Yapay sinir ağları ve derin öğrenme (Deep Learning)'ye giriş

Kimler Katılabilir?

• Çalışma alanında uygulanan teknolojiyi değerlendirmek ve geliştirmek isteyenler

• Kariyerini veri bilimi alanında sürdürmek isteyenler

• Mühendislik alanında çalışma yapanlar

• Makine öğrenmesi teknolojileri hakkında bilgi sahibi olmak isteyenler

• Alana ilgili genç yetenekler ve ilgili bölüm öğrencileri

• Firmasının gelişimiyle ilgili departman yöneticileri

Sertifika

• Eğitimi tamamlayan tüm katılımcılara katılım sertifikası verilir.

Kariyer Fırsatları

• Makine öğrenmesi algoritmalarını anlayarak veri bilimi projelerinde yer alabilirsiniz.

• Sınıflandırma ve kümeleme tekniklerini uygulayabilirsiniz.

• Regresyon modelleri kurarak tahminleme yapabilirsiniz.

• Yapay sinir ağları ve derin öğrenme alanına geçiş için temel oluşturursunuz.