Makine Öğrenmesi Eğitimi

1. Temel Kavramlar ve Yöntemler:

   • Makine öğrenmesinin tanımı ve temel prensipleri

   • Denetimli öğrenme: sınıflandırma ve regresyon

   • Denetimsiz öğrenme: kümeleme ve boyut indirgeme

   • Yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme

2. Model Seçimi ve Değerlendirme:

   • Model seçimi kriterleri ve hiperparametre ayarı

   • Performans ölçütleri: doğruluk, hassasiyet, F1 skoru, ROC eğrisi

   • K-Cross doğrulama ve model genelleme

3. Öznitelik Mühendisliği ve Veri Ön İşleme:

   • Veri temizleme ve ön işleme teknikleri

   • Öznitelik seçimi ve mühendislik

   • Veri normalizasyonu ve standardizasyonu

4. Algoritmalar ve Teknikler:

   • Lineer regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları

   • Destek vektör makineleri (SVM), k-en yakın komşu (k-NN)

   • Ensembel yöntemler: rastgele ormanlar, gradyan artırma

5. Pratik Uygulamalar ve Araçlar:

   • Python ve R programlama dilleri ile uygulama geliştirme

   • Scikit-learn, TensorFlow, Keras gibi kütüphanelerle çalışma

   • Veri analizi ve modelleme araçları kullanımı