Makine Öğrenmesine Giriş
Makine öğrenmesi kavramlarını, veri seti hazırlığını, model değerlendirmesini ve temel kullanım kararlarını öğrenin.
Makine öğrenmesi projeleri yalnızca algoritma seçmekten ibaret değildir. Problem türü, temsil edici veri, eğitim-test ayrımı, değerlendirme metriği, aşırı öğrenme, veri sızıntısı ve sahadaki performans birlikte düşünülmelidir. Eğitim, teknik altyapısı sınırlı katılımcılara sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi temel yaklaşımları uygulama ve sonuçları dikkatle yorumlama çerçevesi sunar.
Bu Eğitimde Öğrenecekleriniz
- ✓Model performansını gerçek kullanım koşullarıyla değerlendirme yaklaşımını ve yapay zekâ kullanımının temel sınırlarını açıklamak.
- ✓Uygun kullanım senaryosu, veri girdisi, doğrulama yöntemi ve insan kontrolünü planlamak.
- ✓Maliyet, kalite, gizlilik ve operasyon risklerini kanıtlarla değerlendirip iyileştirme adımı belirlemek.
- ✓Başarı ölçütleri, sorumlular, kayıtlar ve düzenli gözden geçirme adımlarını içeren uygulanabilir plan hazırlamak.
Eğitim İçeriği
1. BÖLÜM — Makine Öğrenmesinin Temeli
Makine Öğrenmesinin Temeli bölümünde model performansını gerçek kullanım koşullarıyla değerlendirme yaklaşımını temel kavramlardan ölçülebilir uygulamalara taşıyın.
2. BÖLÜM — Veri ve Model Eğitimi
Veri ve Model Eğitimi bölümünde model performansını gerçek kullanım koşullarıyla değerlendirme yaklaşımını temel kavramlardan ölçülebilir uygulamalara taşıyın.
3. BÖLÜM — Model Performansı ve Hatalar
Model Performansı ve Hatalar bölümünde model performansını gerçek kullanım koşullarıyla değerlendirme yaklaşımını temel kavramlardan ölçülebilir uygulamalara taşıyın.
4. BÖLÜM — Üretim ve Sürekli İzleme
Üretim ve Sürekli İzleme bölümünde model performansını gerçek kullanım koşullarıyla değerlendirme yaklaşımını temel kavramlardan ölçülebilir uygulamalara taşıyın.
Öğrendiklerinizi Projenize Dönüştürün
Pazaryeri, online mağaza veya kurumsal dijital ticaret projeniz için KMK'nın deneyimli ekibiyle ihtiyaçlarınızı değerlendirin.