Scikit-Learn Eğitimi

Scikit-Learn Eğitimi, makine öğrenmesi algoritmalarını pratik ve üretime hazır hale getirmek isteyen kurumlar için kapsamlı bir öğrenim sunar. Eğitim süresince katılımcılar; sınıflandırma, regresyon, kümeleme, model değerlendirme ve hiperparametre optimizasyonu gibi temel kavramları Python tabanlı kütüphanesi üzerinden uygulamalı olarak öğrenir. Veri bilimi, tahminleme, risk analizi ve karar destek sistemleri gibi alanlarda etkili çözümler geliştirmek isteyen ekipler için ideal bir teknolojik temel sağlar.

Scikit-Learn Eğitim İçeriği

Eğitim Süresi: 4 Gün

Gün 1: Scikit-learn’e Giriş

  • Kütüphane kurulumu ve yapılandırma
  • Veri ön işleme teknikleri
  •  Veriyi anlama ve keşifsel veri analizi

Gün 2: Makine Öğrenmesi Temelleri

  • Gözetimli öğrenme algoritmaları: Regresyon ve sınıflandırma
  • Model oluşturma ve hiperparametre ayarları
  • Model değerlendirme metrikleri

Gün 3: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

  • Sinir ağı yapıları,
  • Derin öğrenme ile model oluşturma
  • Derin öğrenme model değerlendirme ve optimizasyon

Gün 4: Model İyileştirme ve Sonuçların Yorumlanması

  • Model seçimi ve optimizasyon teknikleri
  • Overfitting ve underfitting durumları
  • Model çıktılarının yorumlanması ve sonuçların raporlanması