Yeni Başlayanlar için Sınıflandırma Modelleri

Sınıflandırma, istenmeyen e-posta tespitinden tıbbi teşhise kadar tahmin problemlerini çözmek için gereken temel beceridir. Bu kurs, denetimli makine öğrenmesi sınıflandırmasında kullanılan temel kavram ve tekniklere eksiksiz, uygulamalı bir giriş sağlar. En yaygın kullanılan sınıflandırma modellerini uygulamak, değerlendirmek ve yorumlamak için gerekli pratik bilgiyi kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: * İkili ve çok sınıflı sınıflandırma görevleri arasındaki temel terminolojiyi, kullanım alanlarını ve ayrımı anlayın. * Logistic Regression ve K-Nearest Neighbors dahil olmak üzere temel doğrusal ve doğrusal olmayan algoritmaları uygulayın. * Confusion Matrix, Precision, Recall ve F1-Score analizi dahil olmak üzere temel model değerlendirme metriklerinde ustalaşın. * Model performansını ve sağlamlığını artırmak için Random Forests gibi gelişmiş ensemble yöntemlerini uygulayın. * Öznitelik ölçeklendirme (feature scaling), kategorik verileri kodlama ve veri seti dengesizliğini giderme gibi çok önemli veri hazırlama tekniklerini uygulayın. Kurs, çeşitli modellerin pratik uygulamasına ve standart metrikler kullanılarak performanslarının ayrıntılı değerlendirmesine geçmeden önce sınıflandırmanın teorik çerçevesini tanımlayarak başlar. Bu program, daha önce makine öğrenmesi deneyimi olmayan mutlak yeni başlayanlar için tasarlanmış olup, kod örneklerini takip etmek için yalnızca temel programlama bilgisi gerektirir. Tahmine dayalı modelleme yolculuğunuza başlayın ve ilk etkili sınıflandırma modellerinizi bugün oluşturun.