Makine Öğrenmesi Mülakatınıza Hazırlanın

Makine Öğrenmesi Mülakatına nasıl doğru şekilde hazırlanacağınızı hiç merak ettiniz mi? Bu kursta, bir Veri Bilimci pozisyonu için Python ile makine öğrenmesi alanında sıkça sorulan 15 mülakat sorusuna yanıtlar hazırlayacaksınız.

Bu sorular, yedi önemli konu etrafında şekillenecektir: veri ön işleme, veri görselleştirme, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, model toplama, model seçimi ve model değerlendirme.

Makine Öğrenmesi Bilginizi Tazeleyin

Öncelikle veri ön işleme ve veri görselleştirme soruları üzerinde çalışacaksınız. Tüm ön işleme adımlarını tamamladıktan sonra, pratik becerilerinizi geliştirmek için bir öngörücü ML modeli oluşturacaksınız.

Ardından, bazı denetimli öğrenme tekniklerini inceleyecek ve sonrasında denetimsiz öğrenmeye geçeceksiniz. Rolünüze bağlı olarak, makine öğrenmesi mülakatınızda muhtemelen her iki konuyu da ele alacaksınız.

Son olarak, model seçimi ve değerlendirmesini ele alacak, model genellemesi için performansın nasıl değerlendirileceğine bakacak ve bir topluluk modeli oluştururken çeşitli teknikleri inceleyeceksiniz.

En Sık Sorulan Makine Öğrenmesi Mülakat Sorularına Alıştırma Cevapları

Kursun sonunda, bu 15 soruyu başarıyla yanıtlamak için gerekli teorik altyapıya ve Python kodu geliştirme becerisine sahip olacaksınız.

Kodlama örnekleri, kullanım kolaylığı ve Python dilinde en önemli makine öğrenmesi tekniklerini kapsama yeteneği nedeniyle ağırlıklı olarak scikit-learn paketi temelinde sunulacaktır.

Kurs, makine öğrenmesi temellerini öğretmez; çünkü bu konular kursun ön koşullarında ele alınmaktadır.

Boyutsal indirgeme: görselleştirme teknikleri

Create Your Free Account