EĞİTİM SEVİYESİ
Mid
Makine öğrenmesi algoritmalarını derinlemesine öğrenin. Supervised ve Unsupervised learning teknikleriyle gerçek dünya problemlerini çözmeye başlayın.
⏱️ 6 Hafta
📚 Orta Seviye
🤖 ML Odaklı
ÖĞRENECEKLER
Bu Kampta Neler Kazanacaksın?
Makine öğrenmesi algoritmalarını anlama ve uygulayabilme
Classification ve Regression problemlerini çözebilme
Model performansını değerlendirebilme ve iyileştirebilme
Ensemble metotları ile güçlü modeller oluşturma
Unsupervised learning teknikleri ile veri keşfi yapma
End-to-end makine öğrenmesi projesi geliştirebilme
6 HAFTALIK PROGRAM
Haftalık Müfredat
Hafta 1
Makine Öğrenmesine Giriş
- •Supervised vs Unsupervised Learning
- •Classification vs Regression
- •Model Evaluation Metrikleri
- •Cross-Validation
Hafta 2
Regression Algoritmaları
- •Linear Regression
- •Polynomial Regression
- •Ridge ve Lasso Regression
- •Gradient Descent
Hafta 3
Classification Algoritmaları
- •Logistic Regression
- •K-Nearest Neighbors (KNN)
- •Naive Bayes
- •Support Vector Machines (SVM)
Hafta 4
Karar Ağaçları ve Ensemble
- •Decision Trees
- •Random Forest
- •Bagging ve Boosting
- •XGBoost ve LightGBM
Hafta 5
Unsupervised Learning
- •K-Means Clustering
- •Hierarchical Clustering
- •DBSCAN
- •Principal Component Analysis (PCA)
Hafta 6
Model Optimization & Proje
- •Hyperparameter Tuning
- •Feature Selection
- •Model Deployment Temelleri
- •End-to-End ML Projesi
KULLANILACAK ARAÇLAR
Teknoloji Stack
Scikit-learn
ML algoritmaları
Pandas & NumPy
Veri işleme
Matplotlib
Görselleştirme
Jupyter
İnteraktif geliştirme