Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Machine Learning Algoritmalar Julia
Giriş Kavramları
- Denetimli ve denetimsiz öğrenme
- Çapraz doğrulama ve model seçimi
- Yanlılık/varyans dengesi
Doğrusal ve lojistik regresyon
(NaiveBayes & GLM)
- Giriş Kavramları
- Doğrusal regresyon modellerinin uyarlanması
- Model tanıları
- Naive Bayes
- Lojistik regresyon modelinin uyarlanması
- Model tanıları
- Model seçimi yöntemleri
Mesafe Ölçüleri
- Mesafe nedir?
- Öklid
- Şehir Blok
- Kosinüs
- Korelasyon
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Ortalama kare sapması
Boyut İndirgeme
- Temel Bileşenler Analizi (PCA)
- Doğrusal PCA
- Çekirdek PCA
- Olasılıksal PCA
- Bağımsız CA
- Çok Boyutlu Ölçeklendirme
Değiştirilmiş Regresyon Yöntemleri
- Düzenlileştirmenin temel kavramları
- Ridge regresyonu
- Lasso regresyonu
- Temel Bileşenler Regresyonu (PCR)
Kümeleme
- K-means
- K-medoids
- DBSCAN
- Hiyerarşik kümeleme
- Markov Kümeleme Algoritması
- Bulanık C-means kümeleme
Standart Makine Öğrenimi Modelleri
(NearestNeighbors, DecisionTree, LightGBM, XGBoost, EvoTrees, LIBSVM paketleri)
- Gradyan artırma kavramları
- K en yakın komşular (KNN)
- Karar ağacı modelleri
- Rastgele orman modelleri
- XGboost
- EvoTrees
- Destek vektör makineleri (SVM)
Yapay Sinir Ağları
(Flux paketi)
- Stokastik gradyan inişi ve stratejiler
- Çok katmanlı algılayıcılar ileri besleme ve geri yayılım
- Düzenlileştirme
- Tekrarlayan sinir ağları (RNN)
- Evrişimli sinir ağları (Convnets)
- Otomatik kodlayıcılar
- Hiperparametreler
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Bu kurs, veri bilimi ve istatistik alanlarında zaten bilgi sahibi olan kişiler için tasarlanmıştır.
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Eğitim - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
