Makine Öğrenmesinin Matematiksel Temelleri
Bu eğitim, makine öğrenmesinin temel matematiksel kavramlarını kapsar ve katılımcıların bunları gerçek veri setlerinde uygulayarak modelleri değerlendirmelerini sağlar.
Makine Öğrenmesinin Matematiksel Temelleri Eğitimi, makine öğrenmesini matematiksel açıdan kavramak isteyen katılımcılar için geliştirilmiş teknik bir programdır. Vektörler, normlar, skaler çarpım ve açı hesaplamaları; özellik temsilinde ve benzerlik ölçümlerinde vektör kullanımı ile başlar. Ardından matris işlemleri, eigen değerler ve eigen vektörler üzerinden veri dönüşümleri, PCA ve lineer regresyon türetimi ele alınır. Olasılık teorisi bölümü; rastgele değişkenler, dağılımlar, koşullu olasılık, Bayes teoremi, veri ön işleme ve matematiksel özellik mühendisliğini kapsar. Kayıp fonksiyonları, gradient descent ve konverjans incelemesi; lojistik regresyon, lineer diskriminant analizi, Naive Bayes ve Gaussian Mixture Models ile sınıflandırma ve üretken modeller üzerinden program tamamlanır.
Makine öğrenmesinde vektörlerin kullanımı ve temel lineer cebir işlemleri ele alınır.
- Matematiksel perspektiften makine öğrenmesine genel bakış
- Vektörler: işlemler, normlar, skaler çarpım, açı hesaplamaları
- Uygulamalar: özellik temsilinde ve benzerlik ölçümlerinde vektör kullanımı
Eğitim Takvimi
Size uygun dönemi seçin
Yakında Açılacak
Sorunuz mu var?
Eğitim hakkında detaylı bilgi almak için bize ulaşın.