Makine Öğrenimi Eğitimi

Merhaba! Ben İbrahim ÖZTÜRK.

Makine öğrenimi dünyasına adım atmak istiyorsanız, doğru yerdesiniz! Sizler için kapsamlı, anlaşılabilir ve uygulamalı bir makine öğrenimi eğitimi hazırladım. Altı ay sürecek ve toplamda 96 saat sürecek bu eğitim, makine öğreniminin temellerinden ileri düzey konularına kadar geniş bir yelpazede bilgi sahibi olmanızı sağlayacak.

Eğitim Süresi ve Formatı:

• Toplam Ders Süresi: 96 saat
• Toplam Eğitim süresi: 6 Ay
• Katılım Seçenekleri: Online veya yüz yüze
• Bir Ders Süresi: 45 Dakika
• Haftalık Ders Saati: Haftada 2 gün, haftada toplam 4 ders saati
• Ödeme Şekli: Aylık taksit veya paket eğitim tek seferlik toplam ödeme
• Eğitim Ücreti: 72.000 TL
• Paket Eğitim Peşin Ödeme Ücreti: 69.000 TL

Eğitim Konuları:

1. Makine Öğrenimine Giriş

   • Makine Öğrenimi Nedir?
     • Tanım ve temel kavramlar
     • Makine öğreniminin tarihçesi ve gelişimi
   • Makine Öğrenimi Türleri
     • Denetimli öğrenme
     • Denetimsiz öğrenme
     • Pekiştirmeli öğrenme
   • Makine Öğrenimi Süreci
     • Veri toplama ve hazırlama
     • Model seçimi ve eğitimi
     • Model değerlendirme ve iyileştirme

2. Python ve Veri Bilimi Temelleri

   • Python Programlama Dili
     • Python kurulumu ve temel özellikler
     • Jupyter Notebook kullanımı
   • Veri Bilimi Kütüphaneleri
     • NumPy: N-diziler ve matematiksel işlemler
     • Pandas: Veri yapıları ve veri işleme
     • Matplotlib ve Seaborn: Veri görselleştirme
   • Veri Ön İşleme
     • Eksik veri işleme
     • Veri normalizasyonu ve standartizasyonu
     • Kategorik verilerin kodlanması

3. Veri Görselleştirme ve Keşifsel Veri Analizi (EDA)

   • Veri Görselleştirme Teknikleri
     • Histogramlar, dağılım grafikleri, kutu grafikleri
     • Çizgi grafikleri ve ısı haritaları
     • Dağılım ve ilişkiler: scatter plot, pair plot
   • Keşifsel Veri Analizi (EDA)
     • Veri özetleme ve özet istatistikler
     • Anlamlı desenler ve anormallikler
     • Özellik mühendisliği: Yeni özellikler oluşturma

4. Denetimli Öğrenme

   • Regresyon Analizi
     • Basit Doğrusal Regresyon: Model oluşturma, doğruluk değerlendirme
     • Çoklu Doğrusal Regresyon: Çoklu değişkenlerle çalışma
     • Regresyon modellerinin iyileştirilmesi ve doğruluk ölçütleri
   • Sınıflandırma
     • Lojistik Regresyon: İkili sınıflama problemleri
     • Naive Bayes: İstatistiksel sınıflandırma
     • K-en Yakın Komşu (KNN): Komşu tabanlı sınıflandırma
     • Destek Vektör Makineleri (SVM): Sınıflandırma ve marj optimizasyonu
     • Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar: Ağaç tabanlı sınıflandırma ve ensemble yöntemleri

5. Denetimsiz Öğrenme

   • Kümeleme Algoritmaları
     • K-means Kümeleme: Küme sayısının belirlenmesi ve uygulama
     • Hiyerarşik Kümeleme: Dendrogram oluşturma ve uygulama
   • Boyut İndirgeme
     • PCA (Principal Component Analysis): Veri boyutunu azaltma
     • t-SNE: Yüksek boyutlu verilerin görselleştirilmesi
   • Anomali Tespiti
     • Anomali tespit teknikleri ve uygulama alanları
     • İzolasyon ormanları ve yerel outlier faktörü (LOF)

6. Pekiştirmeli Öğrenme ve Derin Öğrenme Temelleri

   • Pekiştirmeli Öğrenme
     • Temel kavramlar: Ajan, çevre, ödül
     • Q-öğrenme ve Deep Q-Network (DQN)
     • Model serbest bırakma ve politika öğrenme
   • Derin Öğrenmeye Giriş
     • Sinir ağları: Temel yapı taşları ve çalışma prensipleri
     • Keras ve TensorFlow: Basit sinir ağları oluşturma ve eğitim
     • Aktivasyon fonksiyonları: ReLU, Sigmoid, Tanh

7. Model Değerlendirme ve İyileştirme

   • Model Değerlendirme
     • Doğruluk, Precision, Recall, F1 Skoru: Model performans metrikleri
     • ROC-AUC Eğrisi: Sınıflandırma performansını değerlendirme
   • Model İyileştirme
     • Hiperparametre optimizasyonu: Grid Search, Random Search
     • Overfitting ve Underfitting: Sorunları tanıma ve çözme
     • Cross-Validation: Model genelleştirilebilirliğini test etme

8. Gelişmiş Makine Öğrenimi Teknikleri

   • Ensemble Yöntemleri
     • Bagging: Model çeşitliliği ve iyileştirme
     • Boosting: XGBoost ve LightGBM ile performans artışı
   • Model Interpretability
     • SHAP (SHapley Additive exPlanations) değerleri ile model açıklanabilirliği
     • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ile kararların analizi

9. Gerçek Dünya Projeleri ve Uygulamalar

   • Proje 1: Veri Analizi ve Regresyon Modelleme
     • Gerçek veri setleri kullanarak regresyon modelinin oluşturulması ve değerlendirilmesi
   • Proje 2: Sınıflandırma Problemi Çözümü
     • İkili veya çok sınıflı sınıflandırma problemleri için model geliştirme ve optimizasyon
   • Proje 3: Kümeleme ve Veri Görselleştirme
     • Kümeleme algoritmalarını uygulama ve veri görselleştirme tekniklerini kullanma
   • Capstone Projesi: Kapsamlı Proje
     • Öğrendiğiniz tüm bilgileri kullanarak kapsamlı bir makine öğrenimi projesi geliştirme
     • Proje sunumu ve sonuçların değerlendirilmesi

10. Proje Sunumları ve Değerlendirme

    • Proje Sunumları:
      • Kendi projelerinizi etkili bir şekilde sunma ve geri bildirim alma
    • Proje Değerlendirme:
      • Diğer katılımcıların projelerini inceleme, değerlendirme ve yapıcı önerilerde bulunma

Neden Bu Eğitimi Seçmelisiniz?

• Kapsamlı Eğitim: Makine öğreniminin temellerinden ileri düzey tekniklere kadar geniş bir yelpazede bilgi sahibi olun.
• Pratik Odaklı İçerik: Gerçek dünya problemlerini çözmeye yönelik uygulamalı projeler ile deneyim kazanın.
• Deneyimli Eğitmen: Makine öğrenimi ve veri bilimi konusundaki deneyimimle size rehberlik ederek en iyi öğrenme deneyimini sunacağım.

Makine öğrenimi dünyasında güçlü bir temel atmak ve bu alandaki becerilerinizi geliştirmek için bu fırsatı kaçırmayın. Eğitimlerimiz, size hem teorik bilgi hem de pratik beceriler kazandırarak, gerçek dünya problemlerine çözümler geliştirme yeteneği sağlayacaktır.

Katılımınızı bekliyorum!