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
Neural Networks'a Giriş
Uygulamalı Machine Learning'a Giriş
- İstatistiksel öğrenme ve Makine öğrenmesi
- İterasyon ve değerlendirme
- Önyargı-Varyans dengesi
Machine Learning ile Python
- Kütüphane seçimi
- Ek araçlar
Makine Öğrenimi Kavramları ve Uygulamaları
Regresyon
- Doğrusal regresyon
- Genellemeler ve Doğrusallık Dışı Durumlar
- Kullanım durumları
Sınıflandırma
- Bayes yenilemesi
- Naive Bayes
- Lojistik regresyon
- K-En Yakın Komşular
- Use Case'ler
Çapraz Doğrulama ve Örnekleme
- Çapraz doğrulama yaklaşımları
- Bootstrap
- Use Case'ler
Unsupervised Learning
- K-Ortalamalar kümeleme
- Örnekler
- Denetimsiz öğrenmenin zorlukları ve K-Ortalamaların ötesi
NLP Yöntemlerine Kısa Giriş
- kelime ve cümle belirteçleme
- metin sınıflandırma
- duygu analizi
- imla düzeltme
- bilgi çıkarma
- ayrıştırma
- anlam çıkarma
- soru cevaplama
Yapay Zeka & Deep Learning
Teknik Genel Bakış
- R v/s Python
- Caffe v/s Tensor Flow
- Çeşitli Machine Learning Kütüphaneleri
Sektör Vaka Çalışmaları
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- İş operasyonları ve teknik bilgi konusunda temel bir anlayışa sahip olmalıdır.
- Yazılım ve sistemler konusunda temel bir anlayışa sahip olmak gerekmektedir.
- Statistics konusunda temel bir anlayış ( Excel seviyelerinde)
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (1)
The enthusiasm to the topic. The examples he made an he explained it very well. Sympatic. A little to detailed for beginners. For managers, it could be more abstract in fewer days. But it was designed to fit and we had a good alignment in advance.
