Makine Öğrenmesine Giriş - Regresyon Modelleri

Satış projeksiyonundan müşteri değeri tahminine, fiyat optimizasyonundan risk skorlamasına... Her veri bilimi projesinin temelinde regresyon modelleri vardır.

Bu 2 saatlik yoğun workshop'ta, regresyon modellerinin matematiksel temellerini anlayacak, farklı algoritmaları (Linear, Ridge, Lasso, Polynomial) karşılaştıracak ve gerçek verilerle çalışan tahmin modelleri geliştireceksiniz.

Veri hazırlıktan feature engineering'e, loss fonksiyonlarından metrik optimizasyonuna, overfitting'den regularization tekniklerine kadar makine öğrenmesinin temel kavramlarını teoriden pratiğe deneyimleyerek, regresyon modellerinin nasıl çalıştığını derinlemesine öğreneceksiniz.

Eğitmenler:

• Selin Çıldam - Senior Data Scientist

• Enes Fehmi Manan - Data Scientist/ML Developer Advocate

• Veri bilimine yeni başlayanlar – Makine öğrenmesinin temellerini sağlam bir şekilde öğrenmek ve ilk modellerini kurmak isteyenler.

• Üniversite öğrencileri – İstatistik, matematik, bilgisayar mühendisliği veya ilgili bölümlerden, teorik bilgiyi pratiğe dönüştürmek isteyenler.

• Kariyerinde ilerleme hedefleyen profesyoneller – Veri analisti, iş analisti veya yazılım geliştirici olarak ML becerilerini portföyüne eklemek isteyenler.

• Alanda kendini geliştirmek isteyen veri profesyonelleri – Regresyon modellerinin matematiksel temellerini derinlemesine anlamak ve farklı algoritmaları karşılaştırma yetisi kazanmak isteyenler.

• Teknik geçmişi olan meraklılar – Python bilgisi olan ve veri bilimi dünyasına pratik bir giriş yapmak isteyenler.