Machine Learning - Makine Öğrenmesi

Bu Repositoryde Neler Mevcut?

• Veri Önişleme Adımları ve yöntemleri
• Supervised (Denetimli) Öğrenme Yöntemlerinden;
• Regresyon Modelleri
• Sınıflandırma Modelleri
• Unsupervised (Denetimsiz) Öğrenme Yöntemlerinden;
• K-Means
• Hierarchical Cluster Analysis - Hiyerarşik Kümeleme Analizi
• Pricipal Component Analysis (PCA) - Temel Bileşen Analizi
• Text Mining - Metin Madenciliği
• Natural Language Process - Doğal Dil İşleme

Neden Böyle Bir Şey Yaptım?

• Github ı ben sanal not defterim olarak görüyorum ve buraya öğrendiğim her şeyi online platformlardaki veya youtube'daki eğitimleri, projeleri kısacası kendimi geliştirecek ve öğrenmem gereken yapıları bu şekilde not ederek kendi not defterimden yararlanmanın işimi daha da kolaylaştırdığını gördüm. Sonuçta kendi öğrendiklerim daha kolay akılda kalıyor.
• Ve benim gibi olan veya daha yeni başlanyalaara da bir dökümaan olması niyetiyle böyle bir şey yapıyorum.
• Yani burayı sadece kendi sanal not defterim olarak değil herkesin yararlanması da mutluluk verici olur.

Nerden Öğrendim ve Neler Yaptım?

• Bu Makine öğrenmesi repositorysinde makine öğreniminin temelleri ile herbir algoritmanın(modelin) teorilerini ve bu modelin nasıl kurulacağını, tahmin ve optimizasyonların yapılacağını Udemy platformu üzerinden Mustafa Vahit Keskin eğitmenliğinde Yapay Zeka ve bir alt kümesi olan Makine Öğrenmesine giriş yapmış bulunmaktayım.
• Bu eğitim boyunca Regresyon Modellerini, Sınıflandırma Modellerini, Denetimli (Supervised) ve Denetimsiz (Unsupervised) yöntemleri ile Doğal Dil İşleme Methodlarını ve yapılarını görmüş oldum ve bolca alıştırma yaparak eğlenerek vakit geçirdim.
• Yapay Zeka alanında bu şekilde kalmayıp daha derinlere inip büyük makine öğrenmesi dünyasında alanımı biraz daha daraltıp Derin Öğrenme ile devam ettirmeyi düşünüyorum.
• *bknz: https://www.udemy.com/certificate/UC-d75ec187-0ce1-45ec-acfd-5f86fe37405a/