MAKİNE ÖĞRENMESİ EĞİTİMİ

Amacı

Ders makine öğrenmesi ve makine öğrenmesi metotlarını kullanmak isteyen her kişi için temel bir derstir. Dersin ana amacı katılımcıların makine öğrenmesi konularında tutarlı ve kendinden emin düşünme yetilerini geliştirmektir. Ayrıca bu düşünme yetisinin uygulanabileceği aletleri tanıtmak ve kullanma pratiği geliştirmektir.

Öğrenme Çıktıları

Bulut hesaplama temel fikre sahip olacak, Bulut hesaplamanın gelişimi üzerinde temel fikre sahip olacak, varolan çözümlere bulut modelleri geliştirmeye yeterli olacak, Bulut hesaplamanın önemli konuları konusunda temel bilgiye sahip olacaktır.

Kod

028BT

Süre

5 Gün

Hedef Kitle

Bilgi Teknolojileri sektöründe çalışan veya çalışmak isteyen herkes

Konu Başlıkları

  • • Veri ve veri modelleri: Olasılıksal ve Bayes teoremleri
  • • Basit dağılımlar, en yüksek olasılık ve Bayes yaklaşımı
  • • Bayes küme örnekleri
  • • Exponansiyel Fonksiyonlar Ailesi
  • • PCA ve PPCA, Gaussianlar
  • • Lineer Parametre Modelleri, Regresyon
  • • Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları
  • • Optimizasyon
  • • Laplas, Değişkenlik Metotları Örnekleme
  • • Naif Bayes, Sınıf sınırlı Gaussian, ve EM