Google AutoML Eğitimi

Google AutoML Eğitimi

Google AutoML Eğitimi, kurumların makine öğrenmesi modellerini kodlama gereksinimini azaltarak hızlı ve verimli şekilde geliştirmesine odaklanır. Eğitim kapsamında veri yükleme, model eğitimi, değerlendirme ve dağıtım süreçleri Google AutoML araçları üzerinden ele alınır.

Google AutoML’un etkin kullanımı, teknik olmayan ekiplerin de veri odaklı yapay zeka projelerine katkı sağlamasına ve AI çözümlerini daha erişilebilir hale getirmesine yardımcı olur.

Google AutoML Eğitim İçeriği

Veri hazırlama, model oluşturma ve otomatik model eğitimi süreçleri ele alınır. Görüntü tanıma, metin sınıflandırma ve tahminleme uygulamaları üzerinde durulur.

Uygulama odaklı çalışmalar ile Google AutoML kullanarak farklı iş senaryolarına uygun yapay zeka modellerinin geliştirilmesi hedeflenir.

Eğitim Süresi: 5 Gün

  1. Gün: Giriş ve Temel Kavramlar
  • Google AutoML’e Giriş:
    • Google AutoML’in tanıtımı ve kullanım alanları
    • AutoML’in makine öğrenmesi ekosistemindeki yeri
  • Google Cloud Platform (GCP) Tanıtımı:
    • GCP hesabı oluşturma ve gerekli araçların kurulumu
    • Google Cloud Console kullanımı
  • Makine Öğrenmesi ve Otomatikleştirilmiş ML:
    • Temel makine öğrenmesi kavramları
    • AutoML’in sağladığı otomasyon avantajları
  • AutoML Araçları:
    • AutoML Vision, AutoML Natural Language, AutoML Tables ve AutoML Translation’ın tanıtımı
  1. Gün: AutoML Vision ile Görüntü Tanıma
  • AutoML Vision’a Giriş:
    • Görüntü sınıflandırma ve obje tanıma
    • AutoML Vision model eğitimi ve kullanımı
  • Veri Hazırlığı:
    • Görüntü verisinin toplanması ve Google Cloud’a yüklenmesi
    • Eğitim, test ve doğrulama veri setlerinin oluşturulması
  • Uygulamalı Görüntü Sınıflandırma:
    • Örnek veri setleri ile model eğitimi
    • Eğitim sonrası model değerlendirmesi ve iyileştirme
  1. Gün: AutoML Natural Language ile Metin Analizi
  • Doğal Dil İşlemeye Giriş:
    • Doğal dil işleme (NLP) kavramları ve kullanım alanları
    • AutoML Natural Language ile metin sınıflandırma ve duygu analizi
  • Veri Hazırlığı:
    • Metin verisinin toplanması ve ön işleme teknikleri
    • NLP için veri setlerinin oluşturulması
  • Uygulamalı Metin Analizi:
    • Metin sınıflandırma modeli oluşturma ve eğitme
    • Model doğruluğunu artırma ve sonuçların değerlendirilmesi
  1. Gün: AutoML Tables ile Yapısal Veriler Üzerinde Model Eğitimi
  • AutoML Tables’a Giriş:
    • Tabular veri nedir ve nasıl kullanılır?
    • AutoML Tables ile yapısal veri üzerinde makine öğrenmesi modeli geliştirme
  • Veri Seti Hazırlığı:
    • Tabular veri setleri ile veri hazırlığı, özellik mühendisliği
    • Google Cloud Storage ile veri yükleme
  • Model Eğitimi ve Değerlendirmesi:
    • Tabular veri üzerinde model eğitme
    • Performans değerlendirme, doğruluk ve hata analizleri
  1. Gün: AutoML’de İleri Seviye Konular ve Proje Çalışması
  • AutoML’de Model Optimizasyonu:
    • Hiperparametre optimizasyonu ve performans iyileştirme teknikleri
    • Model eğitimi sürecinin otomasyonu ve yönetimi
  • Model Dağıtımı:
    • Eğitilen modellerin Google Cloud üzerinde dağıtılması
    • API kullanarak model entegrasyonu ve uygulamalı örnekler

Sizin İçin Doğru Eğitimi Bulalım!

Kurumunuza en uygun eğitim programını seçmek zor olabilir, ancak biz buradayız! Kısa bir bilgi paylaşarak, ihtiyaçlarınıza özel eğitim önerimizi hemen alın.

Google AutoML ile Kod Yazmadan Yapay Zeka Modeli Geliştirin!

Google AutoML Eğitimiyle Ekibinizi Kullanıcı Dostu ve Hızlı Yapay Zeka Uygulamaları Geliştirme Yetkinliğiyle Güçlendirin.

  • Bizi Takip Edin: