|
via Udemy |
Go to Course: https://www.udemy.com/course/python-ile-makine-ogrenmesi-yapay-zeka-projeleri-52/
Certainly! Here's a detailed review and recommendation for the Coursera course "PYTHON ile MAKİNE ÖĞRENMESİ (ML) & YAPAY ZEKA (AI) PROJELERİ": --- **Course Review: Python ile Makine Öğrenmesi & Yapay Zeka Projeleri** If you're passionate about artificial intelligence, machine learning, and data science, this course offers an outstanding opportunity to advance your skills with practical, real-world projects. This comprehensive program covers both foundational concepts and advanced techniques in AI and ML using Python, one of the most popular and versatile programming languages globally. **Course Content and Structure** The course is divided into four major projects, each targeting specific AI and ML applications: 1. **Breast Cancer Classification:** This project introduces data exploration, outlier detection, preprocessing, and dimensionality reduction techniques like PCA and NCA. It provides a solid understanding of how to handle medical datasets and build classification models. 2. **Ensemble Learning:** Here, you learn about combining multiple algorithms such as Random Forest, AdaBoost, and Voting classifiers, which are pivotal for improving model accuracy and robustness. 3. **IMDB Sentiment Analysis:** Focused on natural language processing, this project guides you through building a recurrent neural network (RNN) to analyze movie reviews, blending theory with practical implementation. 4. **Vehicle Fuel Consumption Prediction:** This project covers data imputation, feature engineering, regression models (Ridge, Lasso, ElasticNet), and advanced ensemble methods like XGBoost, demonstrating techniques for predictive modeling in automotive data. **Why This Course Stands Out** - **Hands-On Projects:** Four diverse projects ensure you not only learn the theories but also get practical experience, making you job-ready. - **In-Depth Content:** Beyond basic tutorials, the course delves into advanced topics like PCA, NCA, ensemble learning, and neural networks, catering to learners seeking both breadth and depth. - **Supportive Learning Environment:** Professionally conducted videos, downloadable templates, and a support team of data science experts ensure clarity and assistance when needed. - **Focus on Real-World Skills:** You gain skills that are directly applicable in industry roles, backed by project-based learning. - **Focus on Python:** As Python is the leading language in AI/ML, this course equips you with a powerful and versatile skill set. **Pros** - Clear, step-by-step explanations starting from scratch. - Access to coding templates and resources for future projects. - Support from experienced data scientists. - Covers a range of models and techniques essential for AI and ML careers. - Emphasis on understanding the "why" behind the code, fostering deeper learning. **Cons** - The course is intensive and may require a significant time commitment. - Some prior programming or data science knowledge might be beneficial for full comprehension. **Who Should Enroll?** - Aspiring data scientists, AI developers, and machine learning engineers. - Professionals seeking practical experience with AI projects. - Beginners willing to learn from scratch but aiming for advanced skills. - Anyone interested in the current and future landscape of AI technology. --- **Final Recommendation:** This course is highly recommended for anyone serious about mastering AI and machine learning through Python. Its practical approach, comprehensive content, and support system make it stand out among online courses. Whether you're starting your data science journey or looking to deepen your expertise with real-world projects, this course will equip you with the necessary skills to excel in the rapidly evolving field of AI. Enroll now and take your first step toward becoming an AI and ML expert! ---
PYTHON ile MAKİNE ÖĞRENMESİ (ML) & YAPAY ZEKA (AI) PROJELERİPython ile Makine Öğrenmesi & Yapay Zeka(AI) Projeleri kursunda 4 farklı proje ile ileri seviye Yapay Zeka algoritmalarını öğreneceğiz.Makine Öğrenmesi & Yapay Zeka Projeleri Kursu İçeriği: Yapay Zeka Projeleri GirişGiriş Kurulumlar Udemy Tanıtım Datai Team: Github ve Kaynaklar Ek Kaynak: Makaleler & Faydalı LinklerProje 1: Gögüs Kanseri SınıflandırmasıProje 1 Giriş Veri Seti ve Problem Tanıtımı Veri Seti Yükleme Keşifsel-Açıklayı Veri Analizi (Exploratory Data Science) Outlier Detection: Local Outlier Factor Yöntemi Outlier'ların Tespiti ve Çıkarılması Veri Setinin Eğitim ve Test Veri Seti Olarak Ayrılması Standardization K-Nearest Neighbors(KNN) Nedir? KNN En İyi Parametreleri Bulma Principal Component Analysis(PCA) Nedir? Principal Component Analysis(PCA) Uygulama ve Sonuçların Değerlendirilmesi Neighborhood Components Analysis (NCA) Uygulama ve Sonuçların Değerlendirilmesi Test Sonucunun Değerlendirilmesi Proje 1 Sonuç ve ÖdevProje 2: Ensemble Learning (Topluluk-Kolektif Öğrenme)Proje 2 Giriş Kütüphanelerin Yüklenmesi Veri Seti Yaratma Basic Classifiers: KNN, SVM, DT Algoritmaların Eğitimi ve Sonuçların Görselleştirilmesi Ensemble 1: Random Forest Classifier (Bagging) Ensemble 2: Adaptive Boosting Classifier Ensemble 3: Voting Classifier Proje 2 Sonuç ve ÖdevProje 3: IMDB Duygu AnaliziProje 3 Giriş Kütüphanelerin Yüklenmesi Veri Seti ve Problem Tanıtımı Keşifsel-Açıklayı Veri Analizi (Exploratory Data Science) Preprocess: Padding ve Eğitim/Test Verisinin Ayrılması Recurrent Neural Network Recurrent Neural Network Eğitimi Sonuçların Değerlendirilmesi Proje 3 Sonuç ve ÖdevProje 4 Araçların Yakıt Tüketimi TahminiProje 4 Giriş Kütüphanelerin Yüklenmesi Veri Seti ve Problem Tanıtımı Imputing Missing Value (Kayıp Veri Sorunu) Keşifsel-Açıklayı Veri Analizi (Exploratory Data Science) Outlier'ların Tespiti ve Çıkarılması Feature Engineering (Öz Nitelik Mühendisliği): Skewness Feature Engineering (Öz Nitelik Mühendisliği): One Hot Encoding Preprocess: Eğitim/Test Verisinin Ayrılması ve Standardizasyon Linear Regression (Doğrusal Regresyon) Regularization 1: Ridge Regression Regularization 2: Lasso Regression Regularization 3: ElasticNet XGBoost Modellerin Ortalaması (Averaging Models) Proje 4 Sonuç ve ÖdevNeden Python - Makine Öğrenmesi - Derin Öğrenme?Python 2019 IEEE araştırmasına göre dünya çapında en çok kullanılan ve tercih edilen programlama dili.Python kolay öğrenilebilirliği sayesinde kodlamaya yeni başlayanların ilk tercihi oluyor.Python open source (açık kaynak) olması nedeni ile Facebook yada Google gibi dünyanın en büyük şirketleri tarafından destekleniyor.Veri bilimi, makine öğrenmesi yada yapay zeka denince akla ilk olarak Python dili geliyor. Bu durumda Python'ın dünya çapında büyük bir kitlesinin olmasına neden oluyor.Python öğrenmesi en kolay olan dillerin başında geliyor.Kariyer açısından Python en çok fırsata sahip dillerinden biri.Makine Öğrenmesi alanında iş fırsatı çok geniş,Dünya yapay zeka yani makine öğrenmesine doğru inanılmaz hızlı sürükleniyor,Makine öğrenmesi geleceği parlak meslek dallarının olmazsa olmazı,Makine öğrenmesi bir veriden derinlemesine bilgi çıkarmaya olanak sağlıyor.Derin öğrenme modelleri veri sayısı arttığı zaman klasik makine öğrenmesi yöntemlerinden çok daha başarılı sonuçlar veriyor.Derin öğrenme furyası tüm dünyada çığ gibi büyüyor ve bizlerde yolun başındayken derin öğrenmeyi öğrenmeliyiz.Derin öğrenme bilgisine sahip olmak iş hayatında fark yaratacak.Derin öğrenme herkesin öğrenebileceği kolay bir konu değil bu nedenle derin öğrenme bilen biri olarak her alanda daha kıymetli olursunuz.BU KURSU EN İYİ YAPAN NEDİR?Bu kurs Python ile Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Projeleri alanında en kapsamlı bir kurstur.Basit seviye anlatım ve algoritmaların dışında ileri seviye teknik ve kodlama becerisinin geliştirildiği bir kurstur.Gerçek dünya projeleri ile çalışırken zorlukların üstesinden nasıl gelindiğini öğreneceksiniz.BU KURS İLE SAHİP OLACAKLARINIZSıfırdan Kodlama Becerisi: Sizinle birlikte kod yazıyoruz. Her ders boş bir sayfa ile başlar ve kodu sıfırdan yazarız. Bu şekilde ilerleyebilir ve kodun nasıl bir araya geldiğini ve her satırın ne anlama geldiğini tam olarak anlayabilirsiniz.Kodlar ve Şablonları: Kursta oluşturduğumuz her Python şablonlarını ve kodunu indirebilirsiniz. Bu, sizlere hem daha sonra kod üzerinde pratik yapma hem de kendi projelerinizi şablon sayesinde daha kolay bir şekilde yaratma imkanı sağlayacaktırTeori ve Mantık: Size yalnızca kod yazmayı değil, hem yazdığımız kodun arkasında yatan mantığı ve teoriyi hem de neden böyle bir kod yazdığımızı anlatıyoruz.Kurs içi destek: Size sadece video ile ders anlatımı yapmıyoruz. Size destek olmak için profesyonel Veri Bilimcilerinden oluşan bir ekip oluşturduk. Bu da ders ve ya ders dışı sorularınıza en fazla 72 saat içinde yanıt alacağınız anlamına geliyor.Hemen kaydolun ve bir an önce başlayalım.