YoVDO

Azure Machine Learning Studio (Kodlamasız MakineÖğrenmesi)

Offered By: Udemy

Tags

Microsoft Azure Courses Machine Learning Courses Unsupervised Learning Courses Clustering Courses Random Forests Courses Data Preprocessing Courses Regression Models Courses Model Deployment Courses Hyperparameter Tuning Courses

Course Description

Overview

Azure ML (Machine Learning): Azure Machine Learning Studio, Machine Learning on cloud, Data Science, Makine Öğrenmesi

What you'll learn:
  • İş problemlerine çözüm geliştirmek için neredeyse "SIFIR" kodlama ile uçtan uca makine öğrenmesi uygulamaları yapabileceksiniz.
  • Web sitesi, Database ve Github gibi farklı kaynaklardan dataları seçip ön işlemler gerçekleştirebilecek model kurabileceksiniz
  • Model kurmadan önce datasetinize piyasada bildiğiniz en etkili ön işlemleri uygulayabilecek ve bu işlemleri hiç kod yazmadan yapabileceksiniz
  • Kod yazmadan regresyon modelleri kurabileceksiniz
  • Light GBM, Random Forest gibi algoritmaları kod yazmadan kurabileceksiniz
  • Hyperparametertuning işlemlerini sadece blokları sürükleyerek çok kolayca gerçekleştirebileceksiniz
  • En zor konulardan olan MODEL DEPLOYMENT işlemlerini uçtan uca uygulama ile sıfır kod yazarak çok kısa sürede yapabileceksiniz
  • Arayüz hazırlamanıza gerek kalmadan deploy ettiğiniz modeliniz ile Excel' de ve Azure' da tahminlerde bulunabileceksiniz
  • Gruplama (Clustering) modeli kurarak unsupervised (gözetimsiz öğrenme) yapabileceksiniz
  • Makine öğrenmesi algoritmaları hakkında temel bilgilerinizi kullanarak KODLAMA BİLMENİZE GEREK KALMADAN uçtan uca proje yapabileceksiniz.

Bu kursta öğrenecekleriniz:

  • İş problemlerine çözüm geliştirmek için neredeyse "SIFIR" kodlama ile uçtan uca makine öğrenmesi uygulamaları yapabileceksiniz

  • Web sitesi, Database ve Github gibi farklı kaynaklardan dataları seçip ön işlemler gerçekleştirebilecek model kurabileceksiniz

  • Model kurmadan önce datasetinize piyasada bildiğiniz en etkili ön işlemleri uygulayabilecek ve bu işlemleri hiç kod yazmadan yapabileceksiniz

  • Kod yazmadan regresyon modelleri kurabileceksiniz

  • Light GBM, Random Forest gibi algoritmaları kod yazmadan kurabileceksiniz

  • Hyperparameter tuning işlemlerini sadece blokları sürükleyerek çok kolayca gerçekleştirebileceksiniz

  • En zor konulardan olan MODEL DEPLOYMENT işlemlerini uçtan uca uygulama ile sıfır kod yazarak çok kısa sürede yapabileceksiniz

  • Arayüz hazırlamanıza gerek kalmadan deploy ettiğiniz modeliniz ile Excel' de ve Azure' da tahminlerde bulunabileceksiniz

  • Gruplama(Clustering) modeli kurarak unsupervised (gözetimsiz öğrenme) yapabileceksiniz

  • Gözetimsiz öğrenme uygulamalarında hiperparametre optimizasyonu yapabileceksiniz

  • Makine öğrenmesi algoritmaları hakkında temel bilgilerinizi kullanarak KODLAMA BİLMENİZE GEREK KALMADAN uçtan uca proje yapabileceksiniz

Kurs gereksinimleri veya ön koşulları var mı ?

  • Makine öğrenmesi algoritmaları hakkında temel teorik bilgi

Bu kurs kimler için uygun :

  • Veri bilimine meraklı her düzeyindeki kişiler kursu alabilir

  • Makine öğrenmesi algoritmaları hakkında bilgi sahibi olan ama kodlama yeteneklerini geliştirememiş kişiler

  • Makine öğrenmesi uygulamalarını Azure Cloud' da yapmak isteyen kişiler

  • Hızlı bir şekilde uçtan uca makine öğrenmesi uygulaması geliştirmek isteyen kişiler

  • Profesyonel ve büyük ölçekte uçtan uca makine öğrenmesi modelleri geliştirmek isteyen kişiler


Kurstan alabileceğim verimi nasıl arttırabilirim ?

Kurstan alacağınız verimi artırmak için uygulamaları tek tek sizlerinde uygulamasını ve modüllerle ilgili Microsoft' un dökümanlarını okumanızı tavsiye ederim.


Taught by

Muhammet Cakmak and Veri Bilimi Okulu

Related Courses

Machine Learning: Unsupervised Learning
Brown University via Udacity
Practical Predictive Analytics: Models and Methods
University of Washington via Coursera
Поиск структуры в данных
Moscow Institute of Physics and Technology via Coursera
Statistical Machine Learning
Carnegie Mellon University via Independent
FA17: Machine Learning
Georgia Institute of Technology via edX