Machine Learning ve Python: A'dan Z'ye Makine Öğrenmesi (4)

Merhaba arkadaşlar,

Bu kurs 7 bölümlük nihai hedefimizin dördüncü bölümünü oluşturmaktadır.   

1. Python: Python Sıfırdan Uzmanlığa Programlama (1)

2. Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi (2)

3. Data Visualization: A'dan Z'ye Veri Görselleştirme (3)

4. Machine Learning (Makine Öğrenmesi)   

5. Deep Learning (Derin Öğrenme)   

6. Statistical Learning (İstatistik)   

7. Artificial Intelligence (Yapay Zeka)   

Neden Makine Öğrenmesi?

• İş sahası çok geniş,

• Dünya yapay zeka yani makine öğrenmesine doğru inanılmaz hızlı sürükleniyor,

• Makine öğrenmesi geleceği parlak meslek dallarının olmazsa olmazı,

• Bir veriden derinlemesine bilgi çıkarmaya olanak sağlıyor.

Bu Kurs ile Alacaklarınız

1. Sıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.

2. Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktır

3. Teori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.

4. Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.

Machine Learning kursu içeriği

• Giriş Bölümü

  • Machine Learning ve Kullanım Alanları   

  • Gerekli Kurulumların Yapılması

• Supervised Learning

  • Regression

    • Linear Regression

    • Multiple Linear Regression

    • Polynomial Linear Regression

    • Decision Tree Regression

    • Random Forest Regression

    • Evaluation Regression Models

  • Classification

    • Logistic Regression

    • K-Neirest Neighbour (KNN)

    • Support Vector Machine (SVM)

    • Naive Bayes

    • Decision Tree

    • Random Forest

    • Evaluation Classification Models

• Unsupervised Learning

  • Clustering

    • K-Means

    • Hierarchical Clustering

• Natural Language Process (NLP)

• Principle Component Analysis (PCA)

• Model Selection

  • K-Fold Cross Validation

  • Grid Search

• Recommendation Systems

Kurs Hakkında Bazı Öğrenci Yorumları

• Alihan Tabak

  • Kesinlikle mesleki anlamda yaptığım en iyi şeylerden biriydi. Okulda dersini almış olmama rağmen bu kadar ayrıntılı ve anlaşılır bir course oluşturduğu için, hocamıza teşekkürü borç bilirim. 

• Samet Tutkun

  • Anlatımlar çok şahane. Hele paint ile bunları görselleştirip (eğitmenin sanatsal bir yanı da var zannımca) işin mantığını öğretmesi şahane. Bu konulara çok ilgim var her fırsatta YouTube'dan falan izliyordum, ama böyle şahane anlatanına rastlamadım. O yüzden çoook teşekkür ederim: izleyen herkes adına! :) Ayrıca Udemy de fena değilmiş aslında. Derli toplu iyi içerikler de var hani... :)   

• Bileda Ozan Kavcu 

  • Hocamız bize bu dersleri anlattığı için gerçekten çok teşekkür ediyorum . Çünkü bu dersler sıradan yazılım dersleri gibi değil Türkiye'nin geleceği açısından çok büyük bir temel teşkil ediyor geleceğe hazırlanıyorsunuz arkadaşlar hepimiz için çok önemli bu dünya değişiyor. Endüstri 4.0' a hazır olmamız gerekiyor . Saygılar emeğiniz için hocam 

İçeriğin İngilizce olması sizi yanıltmasın arkadaşlar. Derslerim tamamen Türkçedir.   

Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.