01 / Problem çerçevesi
Tahmin, sınıflandırma, kümeleme; hedef değişken ve başarı ölçütü seçimi.
MAKİNE ÖĞRENİMİ / ORTA
Veriden öğrenen sistemleri sezgiyle ve kodla anlamak.
Makine öğreniminin temel kavramlarını gerçek bir veri setiyle uygulayarak öğrenin; ilk modelinizi kurun, ölçün ve yorumlayın.
- ALAN
- Makine öğrenimi
- SEVİYE
- Orta
- FORMATLAR
- Uygulamalı atölye, Çevrim içi canlı sınıf, Seanslı mentorluk
- KİMİN İÇİN
- Bireyler, Gençler, Şirketler ve ekipler
KİMLER İÇİN?
Size uygun mu?
Temel Python bilen ve makine öğrenimini yüzeysel tanımların ötesinde anlamak isteyen üniversite öğrencileri, analistler, mühendisler ve teknik ekipler.
Ön koşullar
- Temel Python (değişken, döngü, fonksiyon)
- Lise düzeyinde matematik; istatistik bilgisi yardımcı olur
Sonunda neler yapabilirsiniz?
- Bir problemin makine öğrenimine uygun olup olmadığını değerlendirmek
- Veriyi eğitim ve test kümelerine ayırıp sızıntıyı önlemek
- Sınıflandırma ve regresyon modeli kurmak ve metriklerle ölçmek
- Aşırı öğrenme, dengesiz veri ve önyargı sorunlarını fark etmek
MODÜLLER
Adım adım.
Uygulaya uygulaya.
Modüller kitleye ve formata göre uyarlanır; sıra ve derinlik ön görüşmede belirlenir.
ARAÇLAR
Python, pandas, scikit-learn · Jupyter veya benzeri not defteri · Halka açık örnek veri setleri
02 / Veri hazırlığı
Eksik değer, kodlama, ölçekleme ve özellik seçimi; sızıntı tuzakları.
03 / İlk modeller
Doğrusal modeller, karar ağaçları ve k-en yakın komşu ile karşılaştırmalı deney.
04 / Değerlendirme
Doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1, ROC; çapraz doğrulama.
05 / Yorum ve sorumluluk
Model açıklanabilirliği, önyargı kaynakları ve üretime taşımanın ön koşulları.
UYGULAMA PROJESİ
Küçük bir veri setinden çalışan bir modele.
Halka açık bir veri setiyle bir sınıflandırma problemi tanımlayın. Veriyi hazırlayın, iki modeli karşılaştırın, sonuçları bir sayfalık raporda yorumlayın.
KOCAELİ’DE VE ÇEVRİM İÇİ
Makine öğrenimi temelleri:
Kocaeli’de yüz yüze, Türkiye genelinde çevrim içi.
Uygulamalı atölyeleri Kocaeli’de kurumun kendi alanında ya da birlikte belirlenen bir ortamda planlıyoruz. İzmit, Gebze, Körfez veya Gölcük’teki bir ekip için yerinde çalışmak; farklı şehirlerdeki katılımcılar için canlı çevrim içi sınıf veya seanslı mentorluk mümkün.
Eğitim formatlarını karşılaştırınAKLINIZDAKİ SORULAR
Biraz daha netleştirelim.
Kavramlar sezgisel anlatılır; formül ezberi beklenmez. İleri istatistik gereken yerler ayrıca işaretlenir ve isteğe bağlı derinleşme önerilir.
Kurumsal programda anonimleştirilmiş kendi veriniz ön incelemeden sonra kullanılabilir. Açık programlarda halka açık veri setleri kullanılır.
EĞİTİMDEN UYGULAMAYA
Web. Yazılım. Yapay zekâ.
Eğitim.
Tek ekip, dört çalışma alanı. Bir projeye ihtiyaç duyduğu disiplinlerden bakıyor; gerektiğinde web, yazılım, otomasyon ve eğitimi tek planda birleştiriyoruz.
01
Web tasarım
Ziyaretçinin aradığını bulduğu, sizin rahatça yönettiğiniz kurumsal web siteleri.
02
Yazılım
İşinizin çalışma biçimine göre geliştirilen, sürdürülebilir dijital sistemler.
03
Yapay zekâ
Gösteri değil; günlük işin belirli bir adımını iyileştiren, insan onaylı sistemler.
04
Eğitim
Şirketler, bireyler, gençler, çocuklar ve öğretmenler için uygulamalı yapay zekâ eğitimi.
BİR FİKRİNİZ Mİ VAR?
Bu konuyu ekibinize göre planlayalım.
Katılımcıları, düzeyi ve tercih ettiğiniz biçimi anlatın; programı birlikte kuralım.