|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/makine-ogrenmesi/
Certainly! Here is a comprehensive review and recommendation of the Coursera course on Machine Learning, based on the provided details: --- **Course Review: Machine Learning with Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER** Are you curious about how machines learn or looking to harness the power of data in your work? This course, meticulously designed and delivered by Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER, offers an exceptional opportunity to dive into the fascinating world of machine learning (ML), artificial intelligence (AI), and data science. With a rich academic and professional background in computer engineering, AI research, and industry applications, Dr. Şeker brings a wealth of knowledge and practical insights to this comprehensive program. **Course Content and Structure** The course is structured to take absolute beginners through the entire journey of understanding and applying machine learning concepts. It emphasizes hands-on experience, with real-life examples and practical coding templates in Python, empowering learners to develop their own ML models. The curriculum covers a broad spectrum of topics, including: - Data Preprocessing: Understanding the importance of preparing data correctly. - Prediction and Regression: From simple linear regression to complex models like decision trees and random forests. - Classification: Exploring algorithms such as logistic regression, SVM, Naive Bayes, and ensemble methods. - Clustering: Techniques for grouping data, including K-Means and hierarchical clustering. - Association Rule Learning: Methods to uncover interesting relationships within data. - Reinforcement Learning: Introduction to learning strategies like Thompson Sampling. - Natural Language Processing: Techniques for analyzing and deriving insights from text. - Deep Learning: Foundations of neural networks and their advanced architectures. - Dimensionality Reduction: Methods like PCA and LDA to simplify data without losing essential information. - Model Selection and Ensemble Learning: Strategies to optimize and improve model performance, including cross-validation, grid search, and boosting with XGBoost. **Unique Features** What sets this course apart is its practical focus. Participants will learn how to build real-world machine learning models, supported by Python code templates that can be directly applied to personal or professional projects. The course design is engaging and intentionally fun, making complex concepts accessible and exciting to learn. **Expertise of the Instructor** Dr. Şadi Evren Şeker is a highly qualified expert, with extensive experience in academia and industry, working with top organizations across banking, telecommunications, insurance, transportation, construction, tourism, and finance sectors. His research publications, patents, and algorithms have significantly contributed to the field, ensuring students learn from one of the best in the industry. **Recommendation** This course is highly recommended for anyone interested in starting their journey into machine learning and data science, regardless of prior experience. Whether you're a student, professional, or industry expert seeking to deepen your understanding, the course’s comprehensive curriculum, practical application focus, and expert instruction make it an invaluable resource. By completing this program, you'll gain not only theoretical knowledge but also the practical skills to implement ML solutions in various fields. --- **In summary**, this Coursera course offers a thorough, engaging, and practical introduction to machine learning, led by a distinguished expert. It is an excellent investment for those looking to understand how machines learn and how to apply these techniques in real-world scenarios. Don't miss the chance to elevate your skills and become proficient in one of the most impactful fields of technology today!
Makine öğrenmesini merak ediyor musunuz veya işinizde yoğun olarak veri kullanıyor veya gelecekte makinelerin nasıl çalışacağını merak ediyor musunuz?Bu kurs, Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER tarafından hazırlanmaktadır. Şadi Evren Şeker, lisans, yüksek lisans ve doktorasını bilgisayar mühendisliğinde tamamlamış, yüksek lisans ve doktora sırasında yapay zeka üzerine çalışmış ve sonrasında doktora sonrası araştırmacı olarak veri bilimi üzerine dünyanın çeşitli ülkelerinde çalışmalarına devam etmiş, makine öğrenmesi, büyük veri, veri bilimi ve yapay zeka konularında çok sayıda akademik makale ve kitaplar yayınlamış, literatüre kazandırdığı patent ve algoritmalar yanında 20 yıla yakın sektörde çok farklı kurumlara eğitim, danışmalık ve yazılım hizmetleri vermenin yanında halen aktif olarak akademisyenliğe ve sektörde veri bilimi, yapay zeka ve büyük veri uygulamalarına devam etmektedir. Aktif olarak çalıştığı şirketler arasında, Türkiye ve dünyada lider olan, bankacılık, telekom, sigortacılık, ulaştırma, inşaat, turizm ve finans firmaları bulunmaktadır. Bu kursta amaçlanan, hiç bilmeyen ve yeni başlayan birisini makine öğrenmesi konusunda uzman seviyesine çıkarmaktır. Adım adım, makine öğrenmesi dünyasına giriş yapılacak ve her bölümde farklı yetenekler kazandırılarak makine öğrenmesi ve bir alt çalışma alanı olarak görülebilecek veri bilimi konularındaki gerçek uygulamalar hakkında fikir verilecektir. Ayrıca güncel ve gözde konular olan derin öğrenme veya arttırımlı öğrenme gibi konulara da giriş yapılacak ve bu kavramların kullanımları ve uygulamaları örnekler üzerinden gösterilecektir. Kurs boyunca konular eğlenceli ve heyecanlı bir şekilde anlatılmaya çalışılacak ve genel bir yapı olarak aşağıdaki sıra izlenecektir. Part 1 - Veri Önişleme (Data Preprocessing)Part 2 - Tahmin ve Regresyon: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest RegressionPart 3 - Sınıflandırma (Classification): Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest ClassificationPart 4 - Bölütleme (Kümeleme, Clustering): K-Means, Hierarchical ClusteringPart 5 - Birliktelik Kural Çıkarımı (Association Rule Learning): Apriori, EclatPart 6 - Arttırımlı Öğrenme (Reinforcement Learning): Upper Confidence Bound, Thompson SamplingPart 7 - Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing): Bag-of-words model and algorithms for NLPPart 8 - Derin Öğrenme (Deep Learning): Artificial Neural Networks, Convolutional Neural NetworksPart 9 - Boyut Dönüşümü ve indirgemesi (Transformation, Dimensionality Reduction): PCA, LDA, Kernel PCAPart 10 - Model Seçimi ve Kollektif Öğrenme: Model Selection & Boosting: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoostKurs kapsamında, gerçek hayat örnekleri kullanılacak ve kendi makine öğrenme modelinizi oluşturmanın yolu da gösterilecektir. Kursun en önemli özelliklerinden birisi, kurs kapsamında, Python dilinde kod şablonları verilecek olup bu kod şablonlarını, kendi problemlerinizde kullanabilecek olmanızdır.