Makine Öğrenimi Mühendisliği Temelleri: Python ve Çekirdek Kütüphaneler

Yüksek talep alanına geçiş yapmak için hazır mısınız, ancak temel teknik becerileri edinmek için yapısal bir yola ihtiyacınız var mı?Bu kurs, veri hazırlığından model dağıtımına kadar ML yaşam döngüsünü anlamak için gerekli temel bilgiyi sağlar. Bu programın sonunda, çeşitli ML algoritmalarını uygulamak için gereken matematiksel ilkeleri ve programlama tekniklerini iyi bir şekilde kullanacaksınız. Uygun modelleri seçecek, performanslarını doğru şekilde değerlendirecek ve projelerinizi profesyonel bir kariyer portföyü için yapılandırmaya başlayacaksınız. Ne öğreneceksin: * Makine öğrenme algoritmalarının temelini oluşturan temel matematiksel kavramları (lineer cebir, hesaplama, istatistik) anlamak. * Pandas ve NumPy gibi kütüphaneleri kullanarak veri manipülasyonu ve analizi için Python programlama ustası. * Sınıflandırma ve gerileme görevleri için Scikit-learn kullanarak klasik makine öğrenme tekniklerini uygulayın. * TensorFlow ve PyTorch gibi modern derin öğrenme çerçevelerini kullanarak sinirsel ağlar oluşturun ve eğitin. * Sistemik model değerlendirmesi, hiperparametre ayarlama ve deney izleme uygulaması. * Model sürümleme ve basit dağıtım stratejilerini uygulayarak temel MLOps boru hatlarını yapılandır. İçeriği klasik ve derin öğrenme modellerinin pratik uygulamasına geçmeden önce çekirdek programlama ve matematiksel ön koşullarla başlar. Son bölümler karmaşık ML projelerinin yapılandırması ve çalışmalarınızı incelemeye hazırlamanıza rehberlik eder. Bu kurs, makine öğrenmesi veya veri biliminde önceden deneyimi olmayan ve iş hazırlığı yapan ML Mühendisleri olmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Uzmanlığınızı geliştirmeye başlayın ve makine öğrenimi alanındaki kariyerinize bugün başlayın.