Kodlama Yapmadan Farklı Makine Öğrenmesi Modelleri ile Sınıflandırma (Classification)
WEB sitesi: https://www.muratkarakaya.net/
Herkes için Yapay Zeka içerikleri: • Herkes İçin Yapay Zeka
Github pages: https://kmkarakaya.github.io/Deep-Lea...
Github Repo: https://github.com/kmkarakaya/Deep-Le...
Erişim Destekli Metin Üretimi : • Erişim Destekli Metin Üretimi: Belgel...
ChatGPT hakkında Herşey içerikleri: • ChatGPT hakkında herşey
Nasıl Sunsam eğitimi: • Nasıl Sunsam: Sıfırdan Webe Yapay Zek...
--------------------------------- ILGILI DİĞER İÇERİKLER ------------------------------------------------
Transformerlar Hakkında Herşey: • Transformer Hakkında Herşey: Yapay Ze...
Yapay Zekaya Nerden Başlasam: • Nerden Başlasam?
Python ile Uygulamalı Yapay Zeka: • Python ile Uygulamalı Yapay Zeka
Keras Eğitimleri: • Keras Eğitimleri
Öğrenci Proje Konuları: • Yapay Zeka ile Öğrenci Bitirme Proje ...
Tüm Türkçe eğitimler: https://www.youtube.com/c/MuratKaraka...
---------------------------------------- EĞİTİM İÇERİĞİ------------------------------------------------------------
Kodlama Yapmadan Farklı Makine Öğrenmesi Modelleri ile Sınıflandırma (Classification)
Bu videomuz, Kodlama Yapmadan eğitim serimizin üçüncü bölümü olup, 08 Haziran 2024 tarihinde saat 17:45'te canlı yayın olarak gerçekleştirilmiştir. Bu bölümde, kod yazmadan farklı makine öğrenmesi modelleri ile sınıflandırma (classification) yapmayı öğreneceğiz.
Video İçeriği:
Orange Data Mining aracı ile makine öğrenmesi:
Orange'ın kullanıcı dostu arayüzü sayesinde, Python SciKit kütüphanesi üzerinden sağladığı arayüzleri kullanarak kod yazmadan KNN, SVM, Adaboost, RandomForest gibi modelleri eğitme.
Veri setinin yüklenmesi ve modellenmesi:
Sentetik olarak hazırlanmış veri setini Excel'den Orange aracına yükleyerek, bu veri seti üzerinde modellerin nasıl eğitildiğini ve performanslarının nasıl ölçüldüğünü gösterme.
Model performansını test etme:
Excel'de hazırladığımız test veri setini kullanarak eğitilen modelleri test etme sürecini ayrıntılı olarak inceleme.
İzleyici etkileşimi:
Canlı yayın esnasında izleyici sorularına yanıt vererek, izleyicilerin makine öğrenmesi ile ilgili merak ettikleri konuları açıklığa kavuşturma.
Kimler İçin Uygun?
Bu eğitim, veri bilimi ve makine öğrenmesi konularına ilgi duyan ve bu alanlarda kendini geliştirmek isteyen herkes için uygundur. Özellikle kodlama bilgisine sahip olmayan fakat makine öğrenmesi uygulamalarını öğrenmek isteyen kişiler için ideal bir kaynaktır. Ayrıca Makine Öğrenmesini iyi bilenler için de hızlı bir prototyping aracını öğrenme fırsatıdır.
Videomuzu izleyerek Orange Data Mining aracı ile nasıl sınıflandırma yapabileceğinizi öğrenecek ve veri analizinde kullanabileceğiniz farklı makine öğrenmesi modellerinin nasıl çalıştığını göreceksiniz.
📌 Bağlantı: Kodlama Yapmadan Farklı Makine Öğrenmesi Modelleri ile Sınıflandırma (Classification) https://youtube.com/live/hvVD7I7Af88
Hashtagler:
#MakineÖğrenmesi #VeriBilimi #OrangeDataMining #KNN #SVM #Adaboost #RandomForest #Eğitim #KodlamaYapmadan #MuratKarakayaAkademi #Sınıflandırma #yapayzeka
Watch video Kodlama Yapmadan Farklı Makine Öğrenmesi Modelleri ile Sınıflandırma (Classification) online without registration, duration hours minute second in high quality. This video was added by user Murat Karakaya Akademi 01 January 1970, don't forget to share it with your friends and acquaintances, it has been viewed on our site 231 once and liked it 17 people.