Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, karar ağaçları, scikit-learn, model değerlendirme, kümeleme ve boyut indirgeme üzerine uygulamalı eğitimler.
Boyut indirgeme yöntemleri eğitimi: 2 günlük uygulamalı Python programı. Özellik seçimi, PCA, SVD, NMF, t-SNE, UMAP ve otokodlayıcılar.
Detayları Gör →
Çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarı eğitimi: 2 günlük uygulamalı program. İç içe doğrulama, GridSearchCV, Optuna, Bayesçi optimizasyon, MLflow.
Detayları Gör →
Karar ağaçları ve rastgele ormanlar eğitimi: 2 günlük uygulamalı program. CART, Gini, budama, bagging, random forest, SHAP ve kredi riski projesi.
Detayları Gör →
Kümeleme algoritmaları eğitimi: 2 günlük uygulamalı Python programı. k-means, hiyerarşik kümeleme, DBSCAN, HDBSCAN, GMM ve müşteri segmentasyonu.
Detayları Gör →
Gözetimli öğrenme algoritmaları eğitimi: 2 günlük uygulamalı makine öğrenmesi programı. Lojistik regresyon, SVM, rastgele orman, XGBoost, model seçimi.
Detayları Gör →
Gözetimsiz öğrenme algoritmaları eğitimi: 2 günlük uygulamalı program. k-means, DBSCAN, PCA, UMAP, Isolation Forest ve pazar sepeti analizi.
Detayları Gör →
Model değerlendirme ve doğrulama eğitimi: 2 günlük uygulamalı program. Metrik seçimi, kalibrasyon, veri sızıntısı, hata analizi ve model riski.
Detayları Gör →
Regresyon ve sınıflandırma modelleri eğitimi: 2 günlük başlangıç programı. Doğrusal ve lojistik regresyon, Lasso, ROC-AUC ve eşik seçimi, Python.
Detayları Gör →
Scikit-learn ile makine öğrenmesi eğitimi: 2 günlük kurumsal Python programı. Regresyon, sınıflandırma, pipeline, hiperparametre ayarı ve kümeleme.
Detayları Gör →Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, karar ağaçları, scikit-learn, model değerlendirme, kümeleme ve boyut indirgeme üzerine uygulamalı eğitimler.
Ekibinizin seviyesine ve hedeflerine göre kuruma özel eğitim takvimi ve içerik uyarlaması hazırlayalım.
