Veri İşleme, Makine Öğrenmesi ve Model Değerlendirmesi

Ham veri nadiren makine öğrenimine hazırdır ve bir model inşa etmek sadece savaşın yarısı - aynı zamanda gerçek dünya performansını nasıl değerlendireceğinizi bilmelisiniz. Bu metin tabanlı kurs, veri hazırlama, model eğitme ve başarılarını ölçme gibi temel boru hatlarında size rehberlik eder. Karışık veri setleriyle çalışmaktan, makine öğrenme algoritmaları için güvenle yapılandırmaya geçiş yapacaksınız. Özellikler mühendisliği, model seçimi ve doğrulama metriklerinin temel ilkelerini anlayarak, yeni, görülmemiş verilere iyi genelleşen güvenilir sistemler inşa edeceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Eksik değerleri, ölçeklendirme ve kategorik değişkenleri kodlama da dahil olmak üzere temel veri ön işleme tekniklerini anlayın; Makine öğrenme algoritmaları için veri kümelerinizi optimize etmek için modern özellik mühendisliği yöntemlerini uygulayın; Endüstri standardı Python kütüphanelerini kullanarak klasik makine öğrenimi modellerini oluşturun ve eğitin; Model performansını hassasiyet, hatırlama, F1-puan ve ROC-AUC gibi anahtar metriklerle değerlendirin; Aşırı uyumluluğu önlemek için çapraz doğrulama gibi sağlam doğrulama stratejileri uygulayın; Deneyleri takip etmek ve model sürümlerini yönetmek için modern MLOps kavramlarını keşfedin. Kurs, pratik modelleme teknikleri ve katı değerlendirme stratejilerine geçmeden önce temel veri işleme kavramları ve terminolojisiyle başlar. Makine öğrenimi çalışma akışını anlamanız için tasarlanmış açıklayıcı açıklamalar ve yapısal kod örnekleri okuyacaktır. Bu kurs, veri bilimi ve makine öğrenimine yapısal bir giriş yapmak isteyen, önceden modelleme deneyimi gerektirmeyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Veri hazırlama ve makine öğrenimi değerlendirmesinde güçlü bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.