Uçtan Uca Makine Öğrenimine Giriş

Makine öğreniminin dünyasına dalın ve bu kapsamlı kursla uçtan uca modellerin nasıl tasarlanacağını, eğitileceğini ve uygulanacağını keşfedin. İlgi çekici, gerçek hayattan örnekler ve uygulamalı alıştırmalarla, karmaşık veri sorunlarını çözmeyi ve güçlü makine öğrenimi modelleri oluşturmayı öğreneceksiniz. Bu kursun sonunda, eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayan yüksek performanslı modeller oluşturmak, izlemek ve sürdürmek için gerekli becerilerle donanmış olacaksınız. Bu kapsamlı, uygulamalı kursla makine öğrenimi uzmanlığınızı dönüştürün ve uçtan uca bir ML uzmanı olun!

Modelinizi Değerlendirin ve İyileştirin

Keşifsel veri analizi (EDA) ve veri hazırlamanın temellerini öğrenerek başlayın. Verilerinizi temizleyip ön işleme tabi tutarak model eğitimi için hazır hale getireceksiniz. Ardından, gerçek dünyadaki zorluklar için modellerinizi optimize etmek üzere özellik mühendisliği ve seçimi sanatını öğrenin; özellik seçimi için Boruta kütüphanesini kullanmayı, MLFlow ile deneyleri günlüğe kaydetmeyi ve k-katlı çapraz doğrulama kullanarak modellerinizi ince ayarlamayı öğrenin. Etkili hata metriklerinin sırlarını keşfedin ve aşırı uyumu teşhis ederek modellerinizi başarıya hazırlayın.

Modelinizi Dağıtın ve İzleyin

Ayrıca, uçtan uca ML çerçevelerinde özellik depolarının ve model kayıtlarının önemini de keşfedeceksiniz. Docker ve AWS kullanarak modelinizin performansını zaman içinde nasıl dağıtacağınızı ve izleyeceğinizi öğrenin. Veri sapması kavramını ve istatistiksel testler kullanarak bunu nasıl tespit edebileceğinizi anlayın. Sürekli değişen veriler karşısında modellerinizin performansını korumak için geri bildirim döngüleri, yeniden eğitim ve etiketleme stratejileri uygulayın.

Bu kurs, veri bilimcisi veya makine öğrenimi mühendisi olarak kariyerinize doğrudan uygulanabilecek pratik beceriler kazandırarak, makine öğrenimi çözümlerinin iş dünyasındaki etkisini artırmak için gerekli olan modellerin tasarlanması, uygulanması ve sürdürülmesi gibi önemli becerileri edinmenizi sağlayacaktır.

	Actual positive	Actual negative
Predicted positive	30	10
Predicted negative	20	50

Karmaşıklık matrislerini anlama

Uçtan Uca Machine Learning

Uygulamalı etkileşimli egzersiz