Otomatik Makine Öğrenimine (AutoML) Başlangıç

Sektörler genelinde makine öğrenimi benimsenmesi arttıkça, otomatik makine öğrenimi (AutoML) platformları model geliştirmeyi hızlandırmak ve üretkenliği artırmak için vazgeçilmez hale gelmektedir. Bu kurs, en yaygın kullanılan açık kaynaklı otomatik makine öğrenimi platformlarından biri olan H2O AutoML'i kullanarak ML modelleri oluşturmak, değerlendirmek, optimize etmek ve dağıtmak için sizi pratik becerilerle donatır. H2O'yu kullanarak ilk günden itibaren sonuç almaya başlayabilirsiniz. Bu kurs boyunca, tüm AutoML yaşam döngüsünü keşfedecek ve otomatik boru hatlarının (pipelines) model geliştirmedeki deneme-yanılma yaklaşımının yerini nasıl aldığını göreceksiniz. Her kavram, kendi hızınızda takip edip uygulayabileceğiniz H2O AutoML ve H2O Flow kullanan adım adım video gösterimleriyle pekiştirilmektedir. Bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: • AutoML'in ne olduğunu açıklamak, temel deneyler yürütmek ve model seçimi için H2O liderlik tablolarını (leaderboards) yorumlamak. • Otomatik model seçimi için verileri hazırlamak, özellik kalitesini teşhis etmek ve veri sızıntısını (data leakage) önlemek. • Kısıtlamaları ve toplulukları (ensembles) kullanarak model aramasını kontrol etmek ve modelleri RMSE, AUC ve Logloss gibi metrikleri kullanarak değerlendirmek. • Yapılandırılmış ızgara araması (grid search) stratejileriyle hiperparametreleri optimize etmek.