Denetimli Makine Öğrenimi ve Performans Değerlendirmesi

Bu kurs; gerçek dünya uygulamalarında modelleri güvenilir bir şekilde nasıl değerlendireceğini ve seçeceğini anlamak isteyen veri bilimcileri, makine öğrenimi uygulayıcıları ve lisansüstü öğrenciler için tasarlanmıştır. Özellikle tahminleyici modellerle çalışan ve sonuçlarının eğitim verilerinin ötesine genellenebildiğinden emin olması gereken katılımcılar için son derece önemlidir. Performans tahmininin arkasındaki istatistiksel temelleri öğrenecek; çapraz doğrulama (cross-validation), model seçimi ve iç içe yeniden örnekleme (nested resampling) gibi temel tekniklerle uygulamalı deneyim kazanacaksınız. Kursun sonunda, sağlam değerlendirme iş akışları tasarlayabilecek ve güvenli, kanıta dayalı modelleme kararları alabileceksiniz.