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
Uygulamalı Machine Learning'e Giriş
- İstatistiksel öğrenme ve Makine öğrenimi
- İterasyon ve değerlendirme
- Yanlılık-Varyans dengesi
Machine Learning ile Scala
- Kütüphane seçimi
- Ek araçlar
Regresyon
- Doğrusal regresyon
- Genellemeler ve Doğrusallık Dışı Durumlar
- Alıştırmalar
Sınıflandırma
- Bayes yenilemesi
- Naive Bayes
- Lojistik regresyon
- K-En Yakın Komşu
- Alıştırmalar
Çapraz Doğrulama ve Örnekleme
- Çapraz doğrulama yaklaşımları
- Bootstrap
- Alıştırmalar
Unsupervised Learning
- K-ortalamalar kümeleme
- Örnekler
- Denetimsiz öğrenmenin zorlukları ve K-ortalamaların ötesi
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Java/Scala programlama diline aşinalık. İstatistik ve doğrusal cebir konusunda temel bilgi sahibi olmak önerilir.
14 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.
