Sınıflandırma Analizi

Sınıflandırma Analizi kursu, temel denetimli öğrenme (supervised learning) yöntemlerinden biri olan sınıflandırma konusunu kapsamlı bir şekilde anlamanızı sağlar. KNN, karar ağacı (decision tree), destek vektör makinesi (support vector machine), naive bayes ve lojistik regresyon dahil olmak üzere çeşitli sınıflandırıcıları keşfedecek ve bunların performansını nasıl değerlendireceğinizi öğreneceksiniz. Eğitim videoları ve ilgi çekici vaka çalışmaları aracılığıyla, sınıflandırma tekniklerini gerçek dünya veri analizi görevlerine uygulama konusunda pratik deneyim kazanacaksınız. Bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: 1. Denetimli bir öğrenme yöntemi olarak sınıflandırma kavramını ve önemini anlamak. 2. KNN, karar ağacı, destek vektör makinesi, naive bayes ve lojistik regresyon gibi farklı sınıflandırıcıları tanımlamak ve açıklamak. 3. Çeşitli veri setlerinde ikili ve çok sınıflı sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için her bir sınıflandırıcıyı uygulamak. 4. Doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall), F1 skoru ve ROC eğrileri dahil olmak üzere uygun metrikleri kullanarak sınıflandırıcıların performansını değerlendirmek. 5. Veri seti özelliklerine ve öğrenme gereksinimlerine göre sınıflandırıcıları seçmek ve ince ayar yapmak. Kılavuzlu eğitimler ve vaka çalışmaları aracılığıyla sınıflandırma problemlerini çözmede pratik deneyim kazanın.