Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu: Bilgi güvenliği

Verileri anlamlı kategorilere ayırmak, spam filtrelerinden tıbbi tanı araçlarına kadar her şeyi güçlendiren modern veri biliminin temel zorluklarından biridir. Sınıflandırma algoritmalarının nasıl çalıştığını ve bunları doğru şekilde nasıl uygulayabileceğini anlamak, her umut vadeden veri uzmanı için temel bir beceridir. Bu metin tabanlı kursta, başlangıçtan öngörülmüş sınıflandırma modelleri oluşturabilecek güvenilir bir pratisyene geçiş yapabilirsiniz. Veri kümelerinizi nasıl hazırlayacağınızı, doğru algoritmaları nasıl seçeceğinizi, model performansını nasıl doğru şekilde değerlendireceğinizi ve dengesiz veri ve model önyargısı gibi gerçek dünya sorunlarını nasıl çözeceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel sınıflandırma kavramları, anahtar terminoloji ve ikili ve çoklu sınıf problemleri arasındaki farkı anlamak. - Modern ön işleme teknikleri ve sağlam veri çerçeveleri çalışma akışlarını kullanarak makine öğrenimi için ham veri hazırlayın. - Lojistik gerileme, karar ağaçları ve k-en yakın komşuları da dahil olmak üzere temel sınıflandırma algoritmalarını uygulayın. - Model performansını, hassasiyet, hatırlama, F1-puan ve ROC-AUC eğrileri gibi kritik metriklerle değerlendirin. - Algoritmik karar vermede sınıf dengesizliği, aşırı uyum ve etik önyargı gibi gerçek dünya veri sorunlarını ele al. Kurs, temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar ve ardından pratik sınıflandırma senaryoları ile devam eder. Detaylı açıklamalar okur, yapısal kod parçalarını analiz eder ve pratik sezgilerinizi geliştirmek için tasarlanmış adım adım çalışma akışlarını incelersiniz. Bu kurs, veri bilimi, iş analistleri ve programcılarda başlangıçta ileri istatistiksel bilgiye ihtiyaç duymadan makine öğrenimi sınıflandırmasında sağlam bir temel oluşturmak isteyenler için tasarlanmıştır. Dünya çapında veri bilimcileri tarafından kullanılan temel sınıflandırma tekniklerini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.