ML-For-Beginners

Ne işe yarar?

Microsoft tarafından sunulan bu kapsamlı eğitim, 12 haftalık programda toplam 26 ders ve 52 testten oluşur. Derin öğrenmeye girmeden önce klasik makine öğrenimi yani verilerden örüntü çıkaran algoritmalar üzerine odaklanır. Scikit-learn kütüphanesi ve Jupyter defterleri eşliğinde veri bilimi ve modelleme süreçleri adım adım işlenir. Gerçek dünya senaryoları ve pratik alıştırmalarla yeni başlayanların konuları kolayca kavramasını hedefler.

Neler için kullanılabilir?

• Klasik makine öğrenimi algoritmalarını ve veri biliminin temellerini uygulamalı öğrenmek
• Derslerdeki test ve alıştırmalarla regresyon ve sınıflandırma modelleri geliştirmek
• Gerçek veri kümeleri üzerinde veri ön işleme ve görselleştirme yapmak

Nasıl kullanılır?

1. Depoyu indirmek için uçbirimde şu komutu çalıştırın: git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
2. Depo dizinine geçin: cd ML-For-Beginners
3. Çeviriler olmadan indirmek için şu komutu verin: git sparse-checkout set --no-cone '/*' “!translations” “!translated_images”
4. Jupyter ortamında haftalık ders defterlerini açarak uygulamaları yapın.

Adımlar deponun README'sinden özetlendi; güncel kurulum için deponun kendi sayfasına bakın.

Kimler için?

Veri bilimi ve klasik makine öğrenimine sıfırdan adım atmak isteyen herkes.

Aynı kategoriden

• prompts.chat Yapay zekâ sohbet modelleri için hazır istemleri keşfetmeyi ve paylaşmayı sağlar.
• awesome-llm-apps 100'den fazla yapay zekâ ajanı, ajan becerisi ve RAG uygulaması sunar.
• generative-ai-for-beginners Üretken yapay zekâ uygulamaları geliştirmeyi öğreten 21 derslik açık kaynak kurs.
• LLMs-from-scratch ChatGPT benzeri bir dil modelini PyTorch ile sıfırdan kodlayarak öğreten kaynaktır.
• awesome-mcp-servers (96K) Farklı alanlardaki Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucularını ve rehberleri listeler.
• llm-course Büyük dil modellerini temelden dağıtıma kadar anlatan açık eğitim yol haritası.