NESLİHAN GÖKMEN İNAN (PYTHON PROGRAMLAMA İLE UYGULAMALI MAKİNE ÖĞRENMESİ)

Bu eğitimde veri yükleme, ön işleme, Python'da hem sınıflandırma hem de regresyon için çeşitli klasik makine öğrenimi modellerinin kullanımı ele alınacaktır. Yol boyunca performans değerlendirmesi ve hiperparametre seçimi de ele alınacaktır.

Numpy, matplotlib ve pandas ile Keşifsel Veri Analizi
Ön işleme ve özellik çıkarma
Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon
Performans ölçümleri ve performans grafikleri
Model seçimi ve çapraz doğrulama
Ağaç birleşimleri XGBoost, LightGBM, Catboost
Doğrusal regresyon ve lojistik regresyonun perceptron ve NN versiyonları

Kurs Süresi: 2 Saat

Kurs Tarihi: 

Kurs Yeri: 

Kurs Dili: Türkçe

Katılımcılar İçin Gereksinimler: Python programlama konusunda temel bilgiye sahip olmak.