Scikit-Learn Eğitimi

Scikit-Learn Eğitimi

Scikit-Learn Eğitimi, kurumların makine öğrenmesi algoritmalarını veri odaklı projelerde etkin şekilde uygulamasına odaklanır. Eğitim kapsamında sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi temel analiz süreçleri ele alınır.

Scikit-Learn’ün doğru kullanımı, veri analizi ve model geliştirme süreçlerinin daha hızlı ve sistematik şekilde yürütülmesine katkı sağlar.

Scikit-Learn Eğitim İçeriği

Veri ön işleme, model seçimi, model doğrulama ve hiperparametre optimizasyonu süreçleri ele alınır. Makine öğrenmesi modellerinin oluşturulması, değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi üzerinde durulur.

Uygulama odaklı çalışmalar ile Scikit-Learn kullanarak veri analizi ve model geliştirme süreçlerinin etkin şekilde yönetilmesi hedeflenir.

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

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.

Veriyi değere dönüştürün: Scikit-Learn ile makine öğrenmesini işinize entegre edin!

Kurumsal kararları güçlendirmek için veri biliminin temellerini Scikit-Learn ile öğrenin.

  • Bizi Takip Edin: