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
- Makine Öğrenmesine Giriş
- Yapay Zekanın bir parçası olarak Makine Öğrenimi
- Makine Öğrenimi Türleri
- Makine Öğrenimi Algoritmaları
- Makine Öğreniminin Zorlukları ve Potansiyel Kullanımları
- Makine Öğreniminde Aşırı Uyum ve Önyargı-Varyans Dengesi
- Makine Öğrenimi Teknikleri
- Machine Learning İş Akışı
- Denetimli Öğrenme – Sınıflandırma, Regresyon
- Denetimsiz Öğrenme – Kümeleme, Anomali Tespiti
- Yarı Denetimli Öğrenme ve Reinforcement Learning
- Machine Learning’de Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Veri Ön İşleme
- Veri Hazırlama ve Dönüştürme
- Özellik Mühendisliği
- Özellik Ölçeklendirme
- Boyut İndirgeme ve Değişken Seçimi
- Veri Görselleştirme
- Keşifsel Analiz
- Vaka Çalışmaları
- Gelişmiş Özellik Mühendisliği ve Tahmin için Doğrusal Regresyondaki Sonuçlar Üzerindeki Etkisi
- Zaman Serisi Analizi ve Forecasting Aylık Satış Hacmi - Temel Yöntemler, Mevsimsel Ayarlama, Regresyon, Üstel Düzeltme, ARIMA, Sinir Ağları
- Pazar Sepeti Analizi ve İlişkilendirme Kuralı Madenciliği
- Kümeleme ve Kendi Kendini Organize Eden Haritalar Kullanılarak Segmentasyon Analizi
- Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, XGBoost, SVM Kullanarak Hangi Müşterinin Temerrüde Düşme İhtimali Olduğunun Sınıflandırılması
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Temel bilgilere ve farkındalığa sahip olma
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.
