Skip to content

Loading...

Hero Background
Orta Seviye5 Gün

Python ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi Eğitimi

Verilerden öğrenerek tahmin, sınıflandırma ve karar verme görevlerini otomatikleştiren algoritmalar geliştirmeyi öğrenin. Python kütüphaneleri ile modeller kurun, optimize edin ve üretime (production) alın.

Hemen Kaydol

Eğitim Hakkında

Makine Öğrenmesi (ML), verilerden öğrenerek tahmin, sınıflandırma, karar verme ve desen tanıma gibi görevleri otomatikleştiren algoritmalar ve modeller bütünüdür. Bu eğitim, makine öğrenmesinin temel prensiplerinden başlayarak, denetimli ve denetimsiz öğrenme, modelleme, değerlendirme, optimizasyon, ileri teknikler ve üretime alma süreçlerini kapsamlı bir şekilde ele alır. Katılımcılar, teorik bilgi ve pratik uygulamalarla, çeşitli sektörlerde gerçek dünya problemlerini çözebilecek güçlü modeller geliştirme yetkinliğine ulaşacaklardır.

Eğitim Metodolojisi

Güçlü Kütüphane Desteği: Scikit-learn, TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi popüler kütüphaneler sayesinde makine öğrenmesi modelleri kolayca oluşturulur ve optimize edilir.

Geniş Kullanım Alanı: Sağlık, finans, e-ticaret, lojistik ve siber güvenlik gibi birçok alanda uygulanabilir proje yetkinliği kazandırır.

Uygulamalı Öğrenme: Teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka analizleri ve proje uygulamaları ile desteklenen bir metodoloji kullanılır.

Kimler İçindir?

Programlamaya aşina olan yeni başlayanlar ve makine öğrenmesine giriş yapmak isteyenler.
Büyük veri setleri üzerinde analiz yapmak isteyen veri bilimciler ve analistler.
Makine öğrenmesi algoritmalarını yazılımlarına entegre etmek isteyen yazılım mühendisleri.
Müşteri tahminleri ve pazar analizi yapmak isteyen finans ve iş analistleri.
Makine öğrenmesi tabanlı sistemler geliştirmek isteyen yapay zeka mühendisleri.

Neden Bu Eğitim?

1

Python'un basit sözdizimi sayesinde makine öğrenmesi algoritmalarını hızlı bir şekilde anlamak ve uygulamak için.

2

Şirketlerin veri odaklı karar alma süreçlerini iyileştirmek için giderek daha fazla ihtiyaç duyduğu ML uzmanı açığını kapatmak için.

3

Veriye dayalı daha isabetli iş kararları almak için güçlü analiz araçları (Karar Destek Mekanizmaları) kurabilmek için.

Kazanımlar

Çeşitli sektörlerdeki (finans, sağlık, e-ticaret vb.) gerçek dünya problemlerini çözebilecek uçtan uca (end-to-end) güçlü makine öğrenmesi modelleri geliştirme yetkinliği.
Eksik verileri yönetme, boyut indirgeme ve domain (alan) bilgisi kullanarak karmaşık "Özellik Mühendisliği" (Feature Engineering) süreçlerini başarıyla yönetme becerisi.
Doğrusal modeller, karar ağaçları, SVM, K-Means gibi hem denetimli hem de denetimsiz algoritmaları iş problemine en uygun şekilde seçip, hiperparametre optimizasyonu ile başarı oranını maksimize etme yeteneği.

Gereksinimler

Temel seviyede Python programlama dili bilgisine sahip olmak (Değişkenler, döngüler, veri yapıları).
Lise veya başlangıç üniversite seviyesinde temel matematik, lineer cebir ve istatistik/olasılık kavramlarına aşinalık.
Analitik düşünme becerisi ve verilerden anlam çıkarma konusuna duyulan yüksek ilgi.

Eğitim Müfredatı

Eğitimin Tanıtımı ve Hedefler

  • Eğitim içeriğinin kapsamı, amaçları, öğrenme çıktıları ve beklenen kazanımlar
  • Eğitim metodolojisinin (teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka analizleri, proje uygulamaları) açıklanması

Makine Öğrenmesi Tanımı ve Tarihçesi

  • Makine öğrenmesinin tarihsel gelişimi, evrimi ve geleneksel yaklaşımları
  • Klasik ML ile modern yöntemler arasındaki farklar (Derin Öğrenme hariç)

Temel Kavramlar ve Terimler

  • Veri setleri, özellikler (features), etiketler (labels), eğitim/test setleri ayrımı
  • Overfitting (Aşırı öğrenme), underfitting (Yetersiz öğrenme), bias, variance, hiperparametre, cross-validation

Matematiksel ve İstatistiksel Temeller

  • Temel istatistik: ortalama, varyans, dağılım, korelasyon
  • Olasılık teorisi, regresyon, optimizasyon, lineer cebir ve temel kalkülüs

Eğitmen

Şükrü Yusuf Kaya

Şükrü Yusuf Kaya

AI Danışmanı & Eğitmen

Şükrü Yusuf KAYA, yapay zeka teknolojilerinin küresel iş ortamına entegrasyonuna liderlik eden, uluslararası deneyime sahip bir Yapay Zeka Danışmanı ve Teknoloji Stratejistidir. 6 farklı ülkeye yayılan operasyonlarıyla, teknolojinin teorik sınırları ile pratik iş ihtiyaçları arasındaki boşluğu dolduruyor; bankacılık, e-ticaret, perakende ve lojistik gibi veri açısından kritik sektörlerdeki uçtan uca yapay zeka projelerini yönetiyor. Teknik uzmanlığını özellikle Üretken Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri (LLM) konusunda derinleştiren KAYA, kuruluşların kısa vadeli çözümlere güvenmek yerine geleceği şekillendiren mimariler inşa etmelerini sağlıyor. Karmaşık algoritmaları ve gelişmiş sistemleri, kurumsal büyüme hedefleri doğrultusunda somut iş değerine dönüştürme konusundaki vizyoner yaklaşımı, onu sektörde aranan bir çözüm ortağı olarak konumlandırmıştır. Danışmanlık ve proje yönetimi kariyerinin yanı sıra eğitmenlik rolüyle de öne çıkan Şükrü Yusuf KAYA, "Yapay zekayı herkes için erişilebilir ve uygulanabilir kılmak" mottosuyla hareket ediyor. Teknik ekiplerden C düzeyindeki yöneticilere kadar geniş bir profesyonel yelpazesi için tasarlanan kapsamlı eğitim programları aracılığıyla, kurumsal yapay zeka okuryazarlığını artırmaya ve sürdürülebilir bir teknolojik dönüşüm kültürü oluşturmaya öncelik veriyor.

Sıkça Sorulan Sorular

Python ile Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Eğitimi | Şükrü Yusuf KAYA