R ile İleri Makine Öğrenimi: Uygulama ve Tahmin

Bu kursun sonunda öğrenciler kümeleme algoritmalarını uygulayabilecek, Naive Bayes sınıflandırıcılarını kurabilecek, denetimli öğrenme modelleriyle metin analizi yapabilecek, PCA ile boyut indirgeyebilecek ve temel yapay sinir ağlarını tasarlayabileceklerdir. Ayrıca zaman serisi kalıplarını değerlendirecek, ARIMA ve Prophet kullanarak tahminleme yapacak, gradient boosting ile tahmin performansını optimize edecek ve birliktelik analizi (market basket analysis) yoluyla ilişkileri ortaya çıkaracaklardır. Bu kurs, teorik bilgiyi uygulamalı kodlamayla birleştirerek öğrencileri R kullanarak ileri düzey makine öğrenimi teknikleriyle donatır. Geleneksel kursların aksine; kümeleme, denetimli modeller, boyut indirgeme, sinir ağları ve gelişmiş tahminlemeyi tek bir yapılandırılmış programda bir araya getirir. Pratik kodlama örnekleri ve gerçek dünya vaka çalışmaları sayesinde katılımcılar, verileri ön işlemeden geçirme, uygun algoritmaları seçme ve sonuçları etkili bir şekilde yorumlama becerilerini güçlendireceklerdir. Bu kursu benzersiz kılan, klasik istatistiksel temeller ile modern ML uygulamaları arasındaki dengedir; bu da öğrencilerin keşifsel analizden üretime hazır modeller oluşturmaya geçmesini sağlar. Profesyoneller, veri analistleri ve veri bilimci adayları...