Makine Öğrenimi Pratik Uygulamalar Kursu, Derin Öğrenme ve Veri Bilimi

Makine öğrenimi, derin öğrenme ve veri biliminin inovasyon sütunları olduğu bir dönemde, kursumuz bu disiplinlere stratejik daldırma sağlar. Python'daki algoritmaların araştırılması ve özel araçların kullanılması yoluyla, öğrenci hem denetimli hem de denetimli olmayan otomatik ve derin öğrenme çözümlerinin etkili bir şekilde uygulanmasında eğitilecektir. Powerbi aracılığıyla insocial raporların ve interaktif komut tablolarının oluşturulmasına izin vererek eleştirel analiz ve veri modellemesi teşvik edilecektir. Eğitim, karmaşık zorlukları ele almak için gerçek uygulamaların geliştirilmesi, birleştirme teorisi ve uygulamasıyla sonuçlanır. Bu ders, sektör problemlerini vizyon ve beceri ile çözmenin temelini oluşturarak pratik egzersizler yoluyla temel yeterlilikleri gündeme getirir.

İzlenen amaç, pratik vakaların gerçekleştirilmesi ve çözümü yoluyla makine öğrenimi, derin öğrenme ve veri bilimi teorik bilgisinin uygulanmasıdır. 1. Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını uygulama yeteneğinin geliştirilmesi. - Denetimli öğrenme algoritmalarının uygulanması. - Denetimsiz öğrenme algoritmalarının uygulanması. - Makine öğrenimi ve derin öğrenme araçlarını ve kütüphanelerini kullanarak denetimli ve denetimli olmayan öğrenme algoritmalarının uygulanması 2. Veri biliminde kapasitelerin geliştirilmesi: Analiz ve model verileri. - Raporlar hazırlayın. - Etkileşimli komut resimleri geliştirin. 3. Bir makine öğrenimi problemini, derin öğrenme veya veri bilimini çözmek için strateji yeteneklerinin geliştirilmesi. - Pratik egzersizler yaparak, öğrenci programlama dili aracılığıyla makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarının inşası için gerekli işlevleri uygulayacaktır. Bir dizi veri ile karşılaşmanın yanı sıra, bunları analiz edecekler, raporlar oluşturacakları, aralarındaki ilişkileri inceleyecekleri ve bunları net ve sezgisel olarak görselleştirecekler. - Son olarak, öğrenci gerçek bir uygulama ile karşılaşacaktır, burada bir makine öğrenimi probleminin en uygun stratejisini kullanarak çözmek için teorik ve pratik bilgisini kullanacaktır.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme eğitimini tamamladıktan sonra, beceri becerisi ve özel araçlarla, mezunlar teknolojik, finansal veya sağlık sektörlerinde AI projelerine liderlik etmeye hazırdır. Buna ek olarak, Powerbi'de veri bilimi ve görsel analiz becerileri ile, kantitatif bilgilere dayalı stratejiler tasarlayarak veri analistleri olarak performans gösterebilirler. Son olarak, gerçek uygulamalar geliştirme deneyimiyle yapay zeka odağına sahip yazılım mühendisi rolleri için aday olacaklar.

"Makine öğrenimi, derin öğrenme ve veri biliminin pratik uygulamaları" kursu sizi denetimli öğrenme algoritmalarını etkili bir şekilde uygulamaya hazırlar ve python ve belirli kitapçılarla denetlenmez. Power BI kullanarak verileri analiz etme ve görselleştirme, etkileşimli raporlar ve gösterge tabloları oluşturma olanağı elde edeceksiniz. Pratik alıştırmalarla, pratik ve stratejik bir yaklaşımla makine öğrenimi alanındaki sorunlarla yüzleşmek için stratejinizi optimize ederek gerçek zorluklar için çözümler oluşturmayı öğreneceksiniz.

Bu kurs, Python ve özel kitapçılar kullanarak makine öğrenimi ve derin öğrenme becerilerini uygulamak ve güçlendirmek isteyen profesyoneller ve meraklılar için tasarlanmıştır. Veri bilimi ayrıca veri kümelerini Power BI ile analiz etmeyi ve yorumlamayı öğrenir. Sonunda, katılımcılar teoriyi belirli vakaların çözümüne aktarabilir ve gerçek uygulamalar geliştirebilir ve analitik ve teknik stratejilerini mükemmelleştirebilirler.