Makine öğrenimi eğitimi, verilerden öğrenen ve tahminlerde bulunan algoritmalar geliştirme konusunda bilgi ve beceriler kazandırmayı amaçlayan kapsamlı bir programdır. Bu eğitim, temel istatistiksel yöntemlerden derin öğrenme algoritmalarına kadar geniş bir yelpazede konuları kapsar ve Python gibi popüler programlama dillerini kullanarak uygulamalı çalışmalar içerir.
Eğitim İçerikleri
- Makine Öğrenimine Giriş
- Makine öğreniminin temel kavramları
- Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme türleri
- Gerçek dünyadaki makine öğrenimi uygulamaları
- Veri Analizi ve Ön İşleme
- Verilerin temizlenmesi ve hazırlanması
- Eksik verilerin işlenmesi
- Özellik mühendisliği (feature engineering)
- Python’da pandas, NumPy ve matplotlib kullanımı
- Denetimli Öğrenme Algoritmaları
- Regresyon modelleri (Doğrusal ve Lojistik Regresyon)
- Karar ağaçları ve rastgele ormanlar
- Destek vektör makineleri (SVM)
- K-Nearest Neighbors (KNN) algoritması
- Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları
- Kümeleme algoritmaları (K-Means, DBSCAN)
- Temel bileşen analizi (PCA)
- Boyut indirgeme teknikleri
- Model Değerlendirme ve İyileştirme
- Model doğruluğunu ölçme (R², RMSE, F1 Skoru, vb.)
- Eğitim ve test verisi ayrımı
- Çapraz doğrulama (Cross-validation)
- Hiperparametre optimizasyonu
- Derin Öğrenme Temelleri
- Sinir ağlarının (neural networks) yapısı
- Keras ve TensorFlow ile derin öğrenme modelleri geliştirme
- Convolutional Neural Networks (CNN) ve Recurrent Neural Networks (RNN)
- Uygulamalı Projeler
- Görüntü sınıflandırma
- Doğal dil işleme (NLP) uygulamaları
- Tahmin modelleri ve öneri sistemleri
- Makine Öğrenimi Araçları ve Kütüphaneleri
- Scikit-learn ile algoritma uygulamaları
- TensorFlow ve PyTorch kullanımı
- OpenCV ile bilgisayarla görme uygulamaları
Eğitime Kimler Katılabilir?
- Veri Analistleri ve Veri Bilimciler: Verilerle daha etkili çalışmak ve modeller oluşturmak isteyenler
- Yazılım Geliştiriciler: Makine öğrenimi algoritmalarını projelerine entegre etmek isteyenler
- Üniversite Öğrencileri ve Yeni Mezunlar: Veri bilimi ve yapay zekâ alanında kariyer hedefleyenler
- Mühendisler ve IT Uzmanları: Teknolojik projelerde makine öğrenimini kullanmayı hedefleyenler
- Girişimciler: Veri odaklı iş modelleri geliştirmek isteyenler
- Akademisyenler ve Araştırmacılar: Makine öğrenimi tekniklerini araştırmalarında kullanmak isteyenler
Eğitimin Faydaları
- Makine öğreniminin temellerini öğrenerek veri bilimi alanında uzmanlık kazanabilirsiniz.
- Uygulamalı projelerle gerçek dünyadaki problemlere çözüm üretme becerisi geliştirilir.
- Python, TensorFlow, Keras gibi popüler araçlarla deneyim kazanırsınız.
- İş dünyasında ve akademide geniş bir uygulama alanına sahip olan makine öğrenimi konusunda yetkinlik elde edersiniz.
- Eğitimi tamamlayanlar, veri bilimi ve yapay zekâ alanında kariyer fırsatlarını artırabilir.
Makine öğrenimi eğitimi hem başlangıç seviyesindeki katılımcılar hem de bu alanda bilgi birikimini derinleştirmek isteyenler için uygundur.
