‫Daha önce makine öğrenimine baktıysanız çok fazla şey olduğunu biliyorsunuzdur.
‫Bazı kaynaklar, veri bilimi ve makine öğrenimine başlamadan önce matematik, istatistik, olasılık ve hatta daha
‫fazlasını öğrenmeyi önermektedir.
‫Ve bu konular önemli olsa da, başlamadan önce hepsini öğrenmeye çalışmak,
‫okyanusu kaynatmaya çalışmak gibidir.
‫Bunun yerine, pratik çözümler oluşturmaya ve verilerden içgörü elde etmek için makine öğrenimi
‫kodu yazmaya odaklanacağız.
‫Şu anda bir programcıysanız ve Python ile biraz deneyiminiz varsa, bu eğitimin sonunda programlama becerilerinizi
‫tahmine dayalı makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanabileceksiniz.
‫Makine öğrenimi üç bölümden oluşur.
‫Veri toplama, veri modelleme ve dağıtım, buradaki adımlardan geçtikten sonra makine öğrenimi modelinizi nereye götürebileceğinizi
‫gösterir.
‫Merak etmeyin, bu çerçeveyi kısa süre içinde derinlemesine ele alacağız.
‫Bu makine öğrenimi modelini alabilir ve uygulamanız veya bir API ya da bir tür aracılığıyla kullanıcılara
‫dağıtabilirsiniz.
‫Bu konuyu ele alacağız.
‫Veri modelleme konusunu ele alacağız, yani bir veri setini alıp bu veri seti hakkında içgörüler bulmak
‫için makine öğrenimi algoritmalarını uygulayabileceksiniz.
‫Ele alacağımız adımlar, bir numara, bir çerçeve oluşturmaktır.
‫Bir önceki slaytta bunun ana hatlarını biraz görmüştünüz.
‫İkincisi, bu çerçeveyi gözden geçirdikten sonra mevcut veri bilimi ve makine öğrenimi araçlarıyla
‫eşleştireceğiz.
‫Bu da insanların gelecekte çözmeye çalışacağımız sorunlara benzer sorunları geçmişte de yaşadıkları
‫anlamına geliyor.
‫Ve böylece bu sorunlar için araçlar yarattılar.
‫Böylece hangi makine öğrenimi projeleri için hangi araçların kullanıldığını öğreneceğiz.
‫Ve sonra tüm bunları öğrenmek için, çalışmalarınızı ve becerilerinizi göstermek için bir portföy oluşturmak
‫üzere birinci ve ikinci adımı içeren projelerden geçerek yaparak öğreneceğiz.
‫Önemli olana odaklanmak için azami özen gösterilmiştir.
‫Makine öğrenimini öğrenmeye başladığımda, ne yapacağım konusunda kafam karışmıştı.
‫Çoğu zaman kod yazmak ve harekete geçmek yerine bir şey hakkında düşünmek için çok fazla zaman harcıyordum.
‫Bu yüzden bu kursu bundan kaçınmak için tasarladık.
‫Her şeyi sıfırdan yapmak yerine, pratik çözümler oluşturmak için işe yarayan şeyleri kullanacağız
‫ve aynı zamanda makine öğrenimi ve veri bilimi hakkında bilgi edineceğiz.
‫Şimdi kullanacağımız çerçeveye daha derinlemesine bir göz atalım.