Makine Öğrenmesi/Derin Öğrenme

Slide background

Makine Öğrenmesi/Derin Öğrenme

Eğitmen

Can Berk Saner

Elektrik Mühendisi / Singapur Üniversitesi

Seviye
Başlangıç

Eğitim Konuları
- Makine öğrenmesi problemleri – gözetimli öğrenme (sınıflandırma ve regresyon), gözetimsiz öğrenme (kümeleme). Temel kavramlara giriş: örnek, öznitelik, eğitim kümesi, geçerleme kümesi, sınama kümesi, model eğitimi, ezberleme (overfitting) problemi. Mühendislikte makine öğrenmesi uygulamalarına örnekler.
- Gözetimli öğrenme modellerine giriş – en yakın k komşu modeli, çokterimli regresyon, doğrusal modeller.
- Yapay sinir ağları – perceptron öğrenme algoritması, XOR problemi, geriye yayılım algoritması, çok katmanlı perceptron, derin öğrenme modellerine bakış.
- Gözetimli öğrenme modelleri – karar ağaçları ve destek vektör makineleri modellerine bakış.
- Gözetimsiz öğrenme – kümeleme problemine giriş. k-ortalamalar kümeleme modeli.
- Veri ön işleme – boyut azaltma, veri görselleştirme, öznitelik seçimi, öznitelik çıkarımı.
- Makine öğrenmesi deneylerinin tasarımı ve analizi – model seçimi, başarım değerlendirme ölçütleri, indisler, çapraz geçerleme, üstparametre optimizasyonu.
- Python’da makine öğrenmesi modeli geliştirmeye bakış – sıklıkla kullanılan numpy, pandas, scikit-learn, keras paketlerinin tanıtımı.

12 Ağustos – 2 Eylül 2020

Toplam: 14 Saat - 7 Ders Eğitim
Uzaktan Canlı Eğitim
Sanal Sınıf Platformuyla Sınıf İçi Eğitim Deneyimi

140TL | 280 TL

Mühendishane öğrencisi | Diğer öğrenciler için ücret

Tamamlandı!

Eğitim Programı

12 Ağustos Çarşamba – 1. Ders
19:00-21:00
15 Ağustos Cumartesi – 2. Ders
19:00-21:00

19 Ağustos Çarşamba – 3. Ders
19:00-21:00
22 Ağustos Cumartesi – 4. Ders
19:00-21:00

26 Ağustos Çarşamba – 5. Ders
19:00-21:00
29 Ağustos Cumartesi – 6. Ders
19:00-21:00

2 Eylül Çarşamba – 7. Ders
19:00-21:00
15 Ağustos Cumartesi – 2. Ders
19:00-21:00