logo
R Dili İle Veri Ön İşlemeden Model Seçimine Kadar Makine Öğrenmesi Süreci
Program
Değerlendirme Formu

R Dili İle Veri Ön İşlemeden Model Seçimine Kadar Makine Öğrenmesi Süreci

53
0
9K Katılımcı
04:26:06

R Dili İle Veri Ön İşlemeden Model Seçimine Kadar Makine Öğrenmesi Süreci

  • Açıklama

  • SSS

  • Yorumlar (0)

Açıklama

  • Eğitim makine öğrenmesi kavramlarına ilişkin kısa bir teori ile başlayacak olup sonrasında R dilinin kullanımına geçilecektir.
  • Uygulama ağırlıklı olan eğitimde R dilinin kurulumu, menüleri, çalışma prensibi, paket yükleme ve çağırma işlemlerinin yanı sıra offline ve online ortamlardan veri okuma/çekme işlemleri gerçekleştirilecektir.
  • R dilindeki temel operatörler, değişken tanımlamaları, fonksiyonlar ve fonksiyon yazma kısımları da işlenecektir. R dilinin genel kullanımını kazandırıldıktan sonra veri ön işleme (data preprocessing) kavramı ve eksik verinin tamamlanması teorik/matematiksel tarafı ile anlatıldıktan sonra R dili ile bir veri seti üzerinde uygulama gerçekleştirilecektir.
  • Veri setindeki niteliklerin ayıklanması sürecinin önemi ve süreçte kullanılabilecek yöntemlerden (PCA, SVD, MARS vb) bazıları teorik tarafı ile sunulacak ve uygulaması yine ilgili paketler bazında R dili ile gerçekleştirilecektir.
  • Danışmanlı ve danışmansız öğrenme kavramı nedir, ilgili algoritmalar nelerdir anlatılacak olup her iki tarza yönelik birer algoritmanın matematiksel altyapısı hesaplatılacaktır.
  • Danışmansız öğrenme yöntemi ile ilgili uygulamalar R dili ve ilgili paketlerle gerçekleştirilecektir.
  • Danışmanlı öğrenme yöntemlerine geçmeden önce eğitim ve test kümelerinin ayrımı yöntemleri (holdout, CV vb) teorik olarak anlatılacak ve bir danışmanlı öğrenme algoritmasında uygulaması veri seti üzerinde gerçekleştirilecektir.
  • Veri setleri üzerinde kurgulanan modellerin seçimleri ve buna ilişkin performans kriterleri de son konu olacaktır. Konunun teorik tarafı işlendikten sonra uygulaması gerçekleştirilecektir.
  • Makine öğrenmesinde temel kavramları öğrenir.
  • R Dili ve Kullanımı Veri Ön İşleme sürecini öğrenir.
  • Özellik seçimi hakkında bilgi sahibi olur.
  • Danışmansız öğrenme kavramı ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur.
  • Eğitim ve test kümelerinin ayrımı hakkında bilgi sahibi olur.
  • Danışmanlı öğrenme kavramı ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olur.
  • Model kıyası ve performans ölçümü sürecini öğrenir.
  • Çok boyutlu ve hareketli grafikler hakkında bilgi sahibi olur.

Eğitime başlamak için lütfen giriş yapınız.

  • Eğitmenler

  • Koordinatörler