Ön koşullar ve ön çalışma

Makine Öğrenimi Hızlandırılmış Kursu sizin için uygun mu?

Makine öğrenimi hakkında çok az bilgim var veya hiç bilgim yok.

Tüm materyalleri sırayla incelemenizi öneririz.

ÖĞRENMEYE BAŞLAYIN

Makine öğrenimi konusunda bilgi sahibiyim ancak daha güncel ve kapsamlı bir bilgi edinmek istiyorum.

Makine Öğrenimi Hızlandırılmış Kursu, bilgilerinizi tazelemenizi sağlayacaktır. Tüm modülleri sırayla inceleyin veya yalnızca ilginizi çeken modülleri seçin.

ÖĞRENMEYE BAŞLAYIN

Verilerle çalışmak ve model oluşturmak için makine öğrenimi kavramlarını uygulama konusunda pratik deneyime sahibim.

Makine Öğrenimi Acele Kursu, temel makine öğrenimi kavramlarını tekrar gözden geçirmenize yardımcı olabilir. Bununla birlikte, çeşitli alanlarda makine öğrenimi sorunlarını çözmeye yönelik araçları ve teknikleri kapsayan ileri düzey makine öğrenimi kurslarımızdan bazılarını da inceleyebilirsiniz.

ÖĞRENMEYE BAŞLAYIN

Keras gibi ML API'lerinin nasıl kullanılacağıyla ilgili eğitimler arıyorum.

Makine Öğrenimi Acele Kursu, numpy, pandas ve Keras gibi makine öğrenimi kitaplıklarını kullanan çeşitli programlama alıştırmaları içerir ancak temel olarak makine öğrenimi kavramlarını öğretmeye odaklanır ve makine öğrenimi API'lerini ayrıntılı olarak öğretmez. Daha fazla Keras kaynağı için Keras geliştirici kılavuzlarına bakın.

Tüm modülleri tamamlamaya hazır olduğunuzdan emin olmak için Makine Öğrenimi Acele Kursu'na başlamadan önce lütfen aşağıdaki Ön Çalışma ve Ön Koşullar bölümlerini okuyun.

Ön çalışma

Makine Öğrenimi Hızlandırılmış Kursu'na başlamadan önce aşağıdakileri yapın:

1. Makine öğrenimi konusunda yeniyseniz Makine Öğrenimi'ne Giriş başlıklı makaleyi inceleyin. Bu kısa, kendi kendine çalışma kursu temel makine öğrenimi kavramlarını tanıtmaktadır.
2. NumPy'de yeniyseniz bu kurs için ihtiyacınız olan tüm NumPy bilgilerini sağlayan NumPy Üzerine Ultra Hızlı Eğitim Colab alıştırmasını yapın.
3. pandas'ı yeni kullanmaya başladıysanız bu kurs için ihtiyacınız olan tüm pandas bilgilerini sağlayan pandas Ultra Hızlı Eğitimi Colab alıştırmasını yapın.

Programlama alıştırmaları, Colaboratory platformu kullanılarak doğrudan tarayıcınızda çalışır (kurulum gerekmez). Colaboratory, başlıca tarayıcıların çoğunda desteklenir ve en kapsamlı testleri Chrome ile Firefox'un masaüstü sürümlerinde gerçekleştirilmiştir.

Ön koşullar

Makine Öğrenimi Hızlandırılmış Kursu, makine öğrenimi hakkında herhangi bir ön bilgi sahibi olmanızı gerektirmez. Ancak sunulan kavramları anlamak ve alıştırmaları tamamlamak için öğrencilerin aşağıdaki ön koşulları karşılamasını öneririz:

• Değişkenler, doğrusal denklemler, fonksiyon grafikleri, histogramlar ve istatistiksel ortalamalar hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.

• İyi bir programcı olmanız gerekir. Programlama alıştırmaları Python'da olduğu için ideal olarak Python programlama konusunda biraz deneyiminiz olmalıdır. Ancak Python deneyimi olmayan deneyimli programcılar genellikle programlama alıştırmalarını tamamlayabilir.

Aşağıdaki bölümlerde, faydalı olabilecek ek arka plan materyallerinin bağlantıları verilmiştir.

Cebir

• değişkenler, katsayılar ve işlevler
• \(y = b + w_1x_1 + w_2x_2\)gibi doğrusal denklemler
• logaritmalar ve \(y = ln(1+ e^z)\)gibi logaritmik denklemler
• sigmoid işlevi

Doğrusal cebir

• tenzor ve tenzor sıralaması
• matris çarpımı

Trigonometri

• tanh (etkinleştirme işlevi olarak ele alınır; önceden bilgi sahibi olmak gerekmez)

İstatistikler

• ortalama, medyan, aykırı değerler ve standart sapma
• Histogram okuma

Kalkülüs (isteğe bağlı, ileri düzey konular için)

• türev kavramı (türevleri hesaplamanız gerekmez)
• gradyan veya eğim
• kısmi türevler (gradyanlarla yakından ilişkilidir)
• zincir kuralı (nöral ağları eğitmek için geri yayılma algoritmasının tam olarak anlaşılması amacıyla)

Python Programlama

Python Eğitimi'nde aşağıdaki temel Python konuları ele alınmıştır:

• Konumsal ve anahtar kelime parametrelerini kullanarak işlevleri tanımlama ve çağırma

• Dizinler, listeler, kümeler (oluşturma, erişme ve iterasyon)

• for döngüleri, for birden çok iteratör değişkeni içeren döngüler (ör. for a, b in [(1,2), (3,4)])

• if/else koşullu blokları ve koşullu ifadeler

• dize biçimlendirme (ör. '%.2f' % 3.14)

• değişkenler, atama, temel veri türleri (int, float, bool, str)

Programlama alıştırmalarından birkaçı aşağıdaki daha gelişmiş Python kavramını kullanır:

• liste kapsamları

Bash Terminal ve Cloud Console

Programlama alıştırmalarını yerel makinenizde veya bulut konsolunda çalıştırmak için komut satırında rahatça çalışabilmeniz gerekir:

• Bash Referans Kılavuzu
• Bash Hakkında Yardımcı Kısa Bilgiler
• Shell'i öğrenme

Yardım Merkezi