Makine Öğrenmesi

Geri Dön

Etkinlik Hakkında

Başakşehir Living Lab

Etkinlik Bilgi Formu

ETKİNLİK ADI: MACHINE LEARNING

ETKİNLİK BİLGİLERİ

ETKİNLİK KONUSU:

Eğitimimizde, Python programlama dili ile temel makine öğrenmesi algoritmalarını öğrenmek, uygulamalı analizler yapmak ve karar verme süreçlerine katkıda bulunmak isteyen katılımcılar için hazırlanmıştır. Katılımcılar, scikit-learn kütüphanesini kullanarak veri ile model oluşturma, değerlendirme ve iyileştirme konularında uygulamalar gerçekleştirecektir.

ETKİNLİK BAŞLIKLARI:

Makine Öğrenmesine Giriş
- Yapay Zeka, Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi ilişkisi
- Makine Öğrenmesi türleri: Denetimli ve denetimsiz öğrenme
- Model oluşturma süreci: Veri toplama, temizleme, modelleme, test ve değerlendirme
Scikit-learn ile İlk Modelimiz
- Scikit-learn kütüphanesinin tanıtımı
- Eğitim ve test veri seti oluşturma (train_test_split)
- İlk regresyon ve sınıflandırma modelleri (Lineer regresyon, lojistik regresyon)
Model Değerlendirme
- Doğruluk, precision, recall, F1 score, confusion matrix kavramları
- cross_val_score, classification_report, confusion_matrix uygulamaları
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve eksik öğrenme (underfitting)
Önemli Algoritmalar: Karar Ağaçları, Random Forest, KNN
- Karar ağaçları ve görselleştirme
- Random Forest ile tahminleme ve önem dereceleri
- K-En Yakın Komşu algoritması ile sınıflandırma
Kümeleme ve Boyut İndirgeme
- K-Means ile kümeleme mantığı
- PCA (Principal Component Analysis) ile veri boyutunu azaltma
- Görselleştirme ile kümeleri anlamlandırma
Proje: Gerçek Hayat Verisi ile Modelleme
- Bir veri seti seçimi (örneğin: öğrenci başarı tahmini, müşteri segmentasyonu vb.)
- Verinin temizlenmesi ve dönüştürülmesi
- Model eğitimi, değerlendirme ve sunum
ETKİNLİK TARİHİ:
12 Mayıs 2025 Pazartesi
14 Mayıs 2025 Çarşamba
19 Mayıs 2025 Pazartesi
21 Mayıs 2025 Çarşamba
26 Mayıs 2025 Pazartesi
28 Mayıs 2025 Çarşamba

ETKİNLİK SAATİ: 19.00-22.00

ETKİNLİK YERİ: Çevrimiçi

KATILIMCI NİTELİĞİ:

Daha önce Python eğitimi almış
Veri analizi ve işleme süreçlerine ilgi duyan
NumPy ve Pandas kütüphaneleriyle pratik yapmış
Görselleştirme ve istatistiksel analiz becerilerini geliştirmek isteyen

Eğitimlere Başvururken Unutmamanız Gerekenler:

“Başakşehirli: Mutlu Şehirli” uygulamasını akıllı telefonunuza indirerek eğitim/etkinliklere sadece uygulamadan başvuru yapabilirsiniz.
Eğitim ve etkinlikler tamamen ücretsizdir.
Eğitimi tamamlayan kişilere katılım belgesi verilecektir. (Eğitim ve etkinliklere %80 katılım göstermediğiniz durumlarda katılım belgesine hak kazanamayacaksınız.)
Katılım belgelerinizi sertifika.basaksehir-livinglab.com adresinden indirebilirsiniz.
Lütfen katılım sağlayamayacağınız eğitim/etkinliklere başvuru yapmayınız! (Eğitime başvuru yapıp mazeretsiz katılmama durumunuzda 3 aylık eğitimlerden faydalanamayacaksınız!)
Bilgi için [email protected] eposta atabilirsiniz.