|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-ile-makine-ogrenmesi-yapay-zeka-projeleri-52/
课程评论：没有评论
课程名称：Python与机器学习与人工智能项目 课程概述：本课程通过四个不同的项目教授高级人工智能算法。在课程中，您将学习如何使用Python进行机器学习和人工智能项目，深入探讨各类算法的应用。 课程内容： 1. **人工智能项目简介**：介绍课程及相关的设置和资源。 2. **项目1：乳腺癌分类**，包括数据集的加载、探索性数据分析、异常检测、K-最近邻算法、主成分分析、邻域组件分析等。 3. **项目2：集成学习**，涵盖基本分类器（KNN、SVM、决策树）的训练与可视化，随机森林、适应性提升分类器和投票分类器的应用。 4. **项目3：IMDB情感分析**，学习循环神经网络的基础及其训练与评估。 5. **项目4：工具的油耗预测**，涉及缺失值填补、特征工程、线性回归及正则化技术的应用。 课程亮点： - 学习Python的理由：Python是全球最流行和易学的编程语言，为新手提供了良好的学习平台，并得到许多大公司的支持。 - 实务导向：通过真实世界项目，学习解决实际问题的方法。 - 零基础编码能力：每节课从头编写代码，确保学员充分理解每一行代码的含义。 - 项目模板与源码：提供项目代码的下载，便于后续练习和个人项目开发。 - 理论与逻辑：深入讲解代码背后的理论和逻辑。 - 课程内支持：专业数据科学团队提供快速支持，解答学习过程中的问题。 立即注册并开始您的学习之旅。
PYTHON ile MAKİNE ÖĞRENMESİ (ML) & YAPAY ZEKA (AI) PROJELERİPython ile Makine Öğrenmesi & Yapay Zeka(AI) Projeleri kursunda 4 farklı proje ile ileri seviye Yapay Zeka algoritmalarını öğreneceğiz.Makine Öğrenmesi & Yapay Zeka Projeleri Kursu İçeriği: Yapay Zeka Projeleri GirişGiriş Kurulumlar Udemy Tanıtım Datai Team: Github ve Kaynaklar Ek Kaynak: Makaleler & Faydalı LinklerProje 1: Gögüs Kanseri SınıflandırmasıProje 1 Giriş Veri Seti ve Problem Tanıtımı Veri Seti Yükleme Keşifsel-Açıklayı Veri Analizi (Exploratory Data Science) Outlier Detection: Local Outlier Factor Yöntemi Outlier'ların Tespiti ve Çıkarılması Veri Setinin Eğitim ve Test Veri Seti Olarak Ayrılması Standardization K-Nearest Neighbors(KNN) Nedir? KNN En İyi Parametreleri Bulma Principal Component Analysis(PCA) Nedir? Principal Component Analysis(PCA) Uygulama ve Sonuçların Değerlendirilmesi Neighborhood Components Analysis (NCA) Uygulama ve Sonuçların Değerlendirilmesi Test Sonucunun Değerlendirilmesi Proje 1 Sonuç ve ÖdevProje 2: Ensemble Learning (Topluluk-Kolektif Öğrenme)Proje 2 Giriş Kütüphanelerin Yüklenmesi Veri Seti Yaratma Basic Classifiers: KNN, SVM, DT Algoritmaların Eğitimi ve Sonuçların Görselleştirilmesi Ensemble 1: Random Forest Classifier (Bagging) Ensemble 2: Adaptive Boosting Classifier Ensemble 3: Voting Classifier Proje 2 Sonuç ve ÖdevProje 3: IMDB Duygu AnaliziProje 3 Giriş Kütüphanelerin Yüklenmesi Veri Seti ve Problem Tanıtımı Keşifsel-Açıklayı Veri Analizi (Exploratory Data Science) Preprocess: Padding ve Eğitim/Test Verisinin Ayrılması Recurrent Neural Network Recurrent Neural Network Eğitimi Sonuçların Değerlendirilmesi Proje 3 Sonuç ve ÖdevProje 4 Araçların Yakıt Tüketimi TahminiProje 4 Giriş Kütüphanelerin Yüklenmesi Veri Seti ve Problem Tanıtımı Imputing Missing Value (Kayıp Veri Sorunu) Keşifsel-Açıklayı Veri Analizi (Exploratory Data Science) Outlier'ların Tespiti ve Çıkarılması Feature Engineering (Öz Nitelik Mühendisliği): Skewness Feature Engineering (Öz Nitelik Mühendisliği): One Hot Encoding Preprocess: Eğitim/Test Verisinin Ayrılması ve Standardizasyon Linear Regression (Doğrusal Regresyon) Regularization 1: Ridge Regression Regularization 2: Lasso Regression Regularization 3: ElasticNet XGBoost Modellerin Ortalaması (Averaging Models) Proje 4 Sonuç ve ÖdevNeden Python - Makine Öğrenmesi - Derin Öğrenme?Python 2019 IEEE araştırmasına göre dünya çapında en çok kullanılan ve tercih edilen programlama dili.Python kolay öğrenilebilirliği sayesinde kodlamaya yeni başlayanların ilk tercihi oluyor.Python open source (açık kaynak) olması nedeni ile Facebook yada Google gibi dünyanın en büyük şirketleri tarafından destekleniyor.Veri bilimi, makine öğrenmesi yada yapay zeka denince akla ilk olarak Python dili geliyor. Bu durumda Python'ın dünya çapında büyük bir kitlesinin olmasına neden oluyor.Python öğrenmesi en kolay olan dillerin başında geliyor.Kariyer açısından Python en çok fırsata sahip dillerinden biri.Makine Öğrenmesi alanında iş fırsatı çok geniş,Dünya yapay zeka yani makine öğrenmesine doğru inanılmaz hızlı sürükleniyor,Makine öğrenmesi geleceği parlak meslek dallarının olmazsa olmazı,Makine öğrenmesi bir veriden derinlemesine bilgi çıkarmaya olanak sağlıyor.Derin öğrenme modelleri veri sayısı arttığı zaman klasik makine öğrenmesi yöntemlerinden çok daha başarılı sonuçlar veriyor.Derin öğrenme furyası tüm dünyada çığ gibi büyüyor ve bizlerde yolun başındayken derin öğrenmeyi öğrenmeliyiz.Derin öğrenme bilgisine sahip olmak iş hayatında fark yaratacak.Derin öğrenme herkesin öğrenebileceği kolay bir konu değil bu nedenle derin öğrenme bilen biri olarak her alanda daha kıymetli olursunuz.BU KURSU EN İYİ YAPAN NEDİR?Bu kurs Python ile Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Projeleri alanında en kapsamlı bir kurstur.Basit seviye anlatım ve algoritmaların dışında ileri seviye teknik ve kodlama becerisinin geliştirildiği bir kurstur.Gerçek dünya projeleri ile çalışırken zorlukların üstesinden nasıl gelindiğini öğreneceksiniz.BU KURS İLE SAHİP OLACAKLARINIZSıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktırTeori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.
