Datarobot Eğitimi

DataRobot Eğitimi

DataRobot, gelişmiş makine öğrenmesi modellerini hızlıca geliştirmek, test etmek ve ölçeklemek isteyen kurumlar için tasarlanmış lider bir otomatik yapay zeka (AutoML) platformudur. Bu eğitimde katılımcılar; veri hazırlama, model seçimi, açıklanabilirlik analizi, model karşılaştırması ve üretime alma (deployment) süreçlerini uçtan uca uygulamalı olarak öğrenir. Depar Akademi’nin DataRobot Eğitimi, özellikle teknik ve teknik olmayan ekiplerin birlikte çalışarak yapay zeka projeleri geliştirmesini kolaylaştırmayı hedefler. Eğitim süresince zaman serisi tahminlemeden sınıflandırmaya, tahmine dayalı analitikten model yönetimine kadar birçok kullanım senaryosu ele alınır.

DataRobot Eğitim İçeriği

Eğitim sonunda ekipler, DataRobot platformunu etkin şekilde kullanarak iş kararlarını güçlendiren veriye dayalı çözümler üretebilir.

Eğitim Süresi: 4 Gün

  1. Gün: DataRobot’a Giriş ve Platform Temelleri
  • DataRobot Nedir?
    • AutoML konsepti ve DataRobot’un sunduğu özellikler
    • DataRobot platformunun genel yapısı ve kullanım alanları
  • Platform Kurulumu ve Ortam Hazırlığı:
    • Hesap oluşturma ve giriş
    • Proje başlatma: veri yükleme ve temizleme
  • Veri Hazırlama:
    • Veri ön işleme ve özellik mühendisliği
    • Eksik veri yönetimi ve veri görselleştirme
  • İlk Modelin Eğitilmesi:
    • Makine öğrenmesi modelleri nasıl oluşturulur?
    • Veri seti üzerinde otomatik model eğitimi
  1. Gün: Modellerin Analizi ve Karşılaştırılması
  • Model Performansını Anlama:
    • Model değerlendirme metrikleri: doğruluk, F1 skoru, AUC, vb.
    • Model sonuçlarını analiz etme ve karşılaştırma
  • Model Karşılaştırması:
    • DataRobot’un model önerileri
    • Farklı modellerin performansını karşılaştırma ve seçme
    • Feature Importance ve SHAP değerlerinin analizi
  • Otomatik Model Tuning:
    • Hiperparametre optimizasyonu
    • Model tuning işlemleri ve etkileri
  1. Gün: Model Dağıtımı ve Yönetimi
  • Model Dağıtımı:
    • Modelin API olarak yayınlanması
    • Canlı ortamda model kullanımı ve tahminlerin alınması
  • DataRobot MLOps:
    • Model izleme ve yönetim süreçleri
    • Model performansının izlenmesi ve güncellenmesi
  • Uygulamalı Proje:
    • Gerçek bir veri seti üzerinde model geliştirme, eğitme ve dağıtma
  1. Gün: İleri Seviye DataRobot Kullanımı ve Entegrasyonlar
  • İleri Özellikler:
    • Zaman serisi tahminleri ve modelleme
    • DataRobot’un derin öğrenme ve NLP destekli modelleri
  • Veri Bilimi Süreçlerinin Otomasyonu:
    • Pipeline’ların otomasyonu
    • Modelin sürekli güncellenmesi ve self-learning özellikler
  • Platform Entegrasyonları:
    • DataRobot’un diğer veri bilimi araçlarıyla entegrasyonu (Python, R, Tableau vb.)

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.

DataRobot ile Yapay Zekayı Hızla Geliştirin, Güvenle Uygulayın!

DataRobot Eğitimiyle Ekibinizi Otomatik ve Açıklanabilir Yapay Zeka Geliştirme Yetkinliğiyle Güçlendirin.

  • Bizi Takip Edin: