Python ile Makine Öğrenimi

Genel Bilgi

Makine öğreniminin temellerinden başlayan bu programda, önce kullanılacak olan araçlar ve yöntemler anlatılır. Arkasından model eğitmek için kullanılan farklı yöntemler ve bu yöntemlerin nerelerde kullanıldıkları öğretilir. Teorik kazanımların üstünden gerçek örnekler ile çeşitli analizler ve modellemeler gösterilerek pratik kazandırılır. Bu programın sonunda öğrenciler makine öğrenimi ve modeller üzerinde genel bilgiye sahip, bu süreçte kullanılan araçlara hakim ve kazandığı anahtar becerileri gerçek durumlara uygulayabilecek olarak mezun olur.

Toplam Eğitim Süresi: 30 saat

Toplam Uygulamalı Eğitim Senaryo Süresi: 18 saat

Toplam Uygulamalı Eğitim Senaryo Sayısı: 3

Toplam Bireysel Proje Sayısı: 3

Uygulamalı Eğitim Senaryo Örnekleri:
  • 1978’de Boston şehrinin farklı bölgelerinde yer alan evlere ait konumsal ve demografik veriler ile gayrimenkul fiyatlarının analizi. Evlerin fiyatlarını etkileyebilecek faktörlerin keşfedilmesi.
  • Ames, Iowa’da bulunan evlerin emlak değerlendirmeleri için makine öğrenimi modeli geliştirme.
Bireysel Proje Örnekleri:
  • Deniz altında bulunan kaya benzeri cisimlerin farklı açılardan elde edilen sinyal bilgilerine göre kaya veya mayın olma durumunun tahmin edilmesi.
Anahtar Beceriler
  • Gözetimli öğrenme (Supervised learning) 
  • Gözetimsiz öğrenme (Unsupervised learning) 
  • Değişken mühendisliği 
  • Veri ön işleme 
  • Hiperparametre optimizasyonu 
 
Platformlar
  • Python 
  • Anaconda 
  • Jupyter Notebook 
  • VSCode 
  • Bash 
  • Git 
  • ChatGPT 
Paketler
  • Pandas 
  • Scikit-learn 
  • xgboost 
  • Feature-engine 
  • mlxtend 
  • imblearn 
  • Skopt 
  • Hyperot