Python ile Makine Öğrenmesi Doç. Dr. Ezgi DEMİR

EĞİTİMİN İÇERİĞİ  

Giriş Düzeyinde Veri Analizi 

Verilerin Yorumlanması, Eksik Veri Analizi, Veri Üretilmesi(Feature Engineering) 

Veri Görselleştirilmesi 

Grafik Çeşitleri, Korelasyon Matrisi, Öznitelik Seçimi 

Makine Öğrenmesine Giriş ve Yöntemler 

Gözetimli Öğrenme Metotları 

Lineer Regresyon, Regresyon Hata Metrikleri Teorisi, Polinomal Regresyon ve uygulama, Regülarizasyon ile modele hata metrikleri eklenmesi, LogReg Teorisi, Hata metriklerinin sınıflandırılması, KNN Teorisi, SVM (Destek Vektör Makineleri) Teorisi, DT (Decision Tree, Karar Ağaçları) Teorisi, RF (Rastgele Orman Ağaçları, Bagging Algoritması ) , Boosting Algoritmaları (AdaBoost, Gradient Boost, XGBoost Algoritmaları) 

Gözetimsiz Öğrenme Metotları 

Kmeans Algoritması, Kümeleme Analizi Teorisi ve uygulamaları Temel Bileşen Analizi (PCA) 

Modellerin Doğrulanması 

Bayes Sınıflandırma ve Karmaşıklık Matrisi (Confusion Matrix), ROC Eğrileri, Kesinlik (Precision), Recall, F1 Skorları Tespiti ve Dengesiz Veri Setleri (Imbalanced Datasets), Üst Sayıda Örnekleme (Oversampling), Alt Sayıda Örnekleme (Undersampling), Çapraz Geçerlilik Kuralı (Cross Validation Rule) 

Genel Uygulama

Eğitimde Python programı kullanılacaktır. 

Eğitim zoom üzerinden gerçekleştirilecektir.  

EĞİTMENLER

Doç. Dr. Ezgi DEMİR

EĞİTİM TARİHLERİ 

14, 15, 22 Eylül 2024 (3 gün 20 saat) 

14, 15 Eylül 2024  09:00-12:30 ve 13:30-17:00

22 Eylül 2024  09:00-12:00 ve 13:00-16:00

EĞİTİM ÜCRETİ 

3.250 ₺ (KDV Dahil)

ÖDEME BİLGİLERİ 

Alıcı adı: Omega Analiz Eğitim Yazılım Ve Danışmanlık Tic. Ltd. Şti. (Sığdığı kadar yazınız, kısaltma yapmayınız) 

IBAN: TR63 0011 1000 0000 0100 5709 14 

Banka adı: QNB Finansbank 

Ödemelerde açıklama kısmına adınız-soyadınız ve eğitimin adının (makine öğrenmesi) yazılması gerekmektedir.  

Kayıt formunu doldurmanız sizlerle iletişim kurabilmemiz açısından önemlidir, formu doldurup ücret ödendikten sonra kesin kaydınız gerçekleşmiş olacaktır.