Kurs Eğitmeni: Tolga ÜSTÜNKÖK
Birinci Gün: Python’u Doğru Kullanmak
- Pythonism – Tutarlılık
- Sayısal Tipleri Taklit Etmek
- Python Veri Yapıları
- List Comprehensions
- Generator Expressions
- Tuple Unpacking
- Dilimleme
- Birinci Sınıf Objeler Olarak Fonksiyonlar
- Fonksiyon Dekoratörleri
- Değişkenlere Kısa Bir Bakış
- Operatör Aşırı Yükleme
İkinci Gün: Makine Öğrenmesine Giriş
- Keşifsel Veri Analizi
- Veri Tipleri
- Veri İşleme
- Makine Öğrenmesi Yöntemleri
- Makine Öğrenmesi Problemleri
- Simple/Multiple Linear Regression
- Naïve Bayes
- Decision Tree
- Random Forest
- Yapay Sinir Ağları
- Makine Öğrenmesi Değerlendirme Ölçütleri
- Confusion Matrix
- Accuracy
- Precision
- Recall
- F1-Score
- Veri Boyut İndirgeme
- PCA
- Optimizasyon Yöntemleri
- Gradient Descent Optimization
- Particle Swarm Optimization
Üçüncü Gün: Derin Öğrenmeye Giriş
- Vanilla Derin Ağlar
- Convolutional Neural Networks
- Autoencoders
- Veri Boyut İndirgeme
- Generative Adverserial Networks
- Bilinen Uygulamaları