Makine Öğrenmesi (ML) ve Derin Öğrenme (DL)

Bu eğitim, katılımcılara PyTorch kullanarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını uygulama becerisi kazandırmayı hedefler.

Bu eğitim, katılımcılara Keras kullanarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını uygulamalı olarak öğretmeyi hedefler.

Bu eğitim, katılımcılara Scikit-learn kütüphanesini kullanarak makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) algoritmalarını uygulama yetenekleri kazandırmak amacıyla tasarlanmıştır.

Python’da veri işleme ve bilimsel hesaplamalar için kullanılan NumPy kütüphanesinin temel ve ileri düzey fonksiyonlarını öğretmek, büyük boyutlu veri setleri üzerinde hızlı ve verimli analiz yapabilme yeteneği kazandırmak.

Katılımcılara Pandas kütüphanesinin temel ve ileri düzey kullanımlarını öğreterek veri analizi becerisi kazandırmak.

Matplotlib eğitiminin amacı, katılımcıların Python programlama dili kullanarak Matplotlib kütüphanesi ile etkili ve özelleştirilebilir veri görselleştirmeleri oluşturabilmelerini sağlamaktır.

Seaborn kütüphanesini kullanarak veri görselleştirme yeteneklerini geliştirmek ve veri analizlerinde anlamlı grafikler oluşturmak.

Pekiştirmeli öğrenme yani reinforcement learning, bilgisayarların bir dizi karar vererek ve sonuçlardan öğrenerek bağımsız olarak öğrenmelerinin bir yoludur.

Makine öğrenimi bir AI alt kümesidir ve makinelerin bir dizi veriyi alma ve kendileri için öğrenme becerilerini, işledikleri bilgiler hakkında daha fazla bilgi edinerek algoritmaları değiştirmeye odaklanır.

Tavsiye motoru (Recommendation Engine), kullanıcılara inceledikleri sayfaların benzerleri ile ilgili ürün / hizmet sunan bir yazılımdır.