Yükleniyor
Eğitim programı ile birlikte, Makine Öğrenmesi dünyasına genel giriş, Makine Öğrenmesi prensiplerine göre modelleme yaklaşımları ve veri hazırlığı üzerine konseptlerin uygulamalı aktarımı ve gözetimli/gözetimsiz başlıca Makine Öğrenmesi algoritmalarının uygulamaları ile birlikte aktarılması amaçlanmaktadır.
1- Makine Öğrenimi Nedir?
2- Model Değerlendirme ve Geliştirme
3- Veri ile Çalışma
4- Gözetimli Öğrenme Algoritmaları
- K-NN
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Random Forests
- XGBoost
5- Gözetimsiz Öğrenme Algoritmaları
- K-Means
- DBScan
- PCA
- ICA
|
Sigorta ve Emeklilik şirketlerinde Bilgi Teknolojileri, Aktüerya, Pazarlama ve diğer departmanlarda Veri İşleme ile ilgili çalışan kişiler katılabilir.
Önemli Not: Eğitimin uygulamalı kısımları Python programlama diline ve Pandas, NumPy, Scikit-learn kütüphanelerine giriş seviyesinde aşinalık gerektirmektedir. |