17 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi - Bir Eğitim Programı

🌍 Dünya kültürleri sayesinde Makine Öğrenimini keşfederken dünyayı gezin 🌍

Microsoft'taki Azure Cloud Destekleyicileri tamamen Makine Öğrenimi hakkında olan 12 hafta ve 24 derslik eğitim programını sunmaktan memnuniyet duyar. Bu eğitim programında, kütüphane olarak temelde Scikit-learn kullanarak ve yakında çıkacak olan 'Yeni Başlayanlar için Yapay Zeka' dersinde anlatılan derin öğrenmeden uzak durarak, zaman zaman adlandırıldığı şekliyle, klasik makine öğrenimini öğreneceksiniz. Bu dersleri yakında çıkacak olan 'Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi' eğitim programımızla da birleştirin!

Biz bu klasik teknikleri dünyanın birçok alanından verilere uygularken bizimle dünyayı gezin. Her bir ders, ders başı ve ders sonu kısa sınavlarını, dersi tamamlamak için yazılı yönergeleri, bir çözümü, bir ödevi ve daha fazlasını içerir. Yeni becerilerin 'yerleşmesi' için kanıtlanmış bir yol olan proje temelli pedagojimiz, yaparken öğrenmenizi sağlar.

✍️ Yazarlarımıza yürekten teşekkürler Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Ornella Altunyan, and Amy Boyd

🎨 Çizerlerimize de teşekkürler Tomomi Imura, Dasani Madipalli, and Jen Looper

🙏 Microsoft Student Ambassador yazarlarımıza, eleştirmenlerimize ve içeriğe katkıda bulunanlara özel teşekkürler 🙏 özellikle Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, and Snigdha Agarwal

Başlarken

Öğrenciler, bu eğitim programını kullanmak için, tüm yazılım havuzunu kendi GitHub hesabınıza çatallayın ve alıştırmaları kendiniz veya bir grup ile tamamlayın:

Bir ders öncesi kısa sınavı ile başlayın
Her bilgi kontrolünde durup derinlemesine düşünerek dersi okuyun ve etkinlikleri tamamlayın.
Çözüm kodunu çalıştırmaktansa dersleri kavrayarak projeleri yapmaya çalışın; yine de o çözüm kodu her proje yönelimli derste /solution klasörlerinde mevcut.
Ders sonrası kısa sınavını çözün
Meydan okumayı tamamlayın
Ödevi tamamlayın
Bir ders grubunu tamamladıktan sonra, Tartışma Panosu'nu ziyaret edin ve uygun PAT yönergesini doldurarak "sesli öğrenin" (Yani, tamamen öğrenmeden önce öğrenme süreciniz üzerine derin düşünerek içgözlem ve geridönütlerle kendinizde farkındalık oluşturun.). 'PAT', bir Progress Assessment Tool'dur (Süreç Değerlendirme Aracı), öğrenmenizi daha ileriye taşımak için doldurduğunuz bir yönergedir. Diğer PAT'lere de karşılık verebilirsiniz, böylece beraber öğrenebiliriz.

İleri çalışma için, bu Microsoft Learn modüllerini ve öğrenme rotalarını takip etmenizi tavsiye ediyoruz.

Öğretmenler, bu eğitim programının nasıl kullanılacağı hakkında bazı öneriler ekledik.

Takımla Tanışın

🎥 Proje ve projeyi yaratanlar hakkındaki video için yukarıdaki fotoğrafa tıklayın!

Pedagoji

Bu eğitim programını oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: uygulamalı proje temelli olduğundan ve sık kısa sınavlar içerdiğinden emin olmak. Ayrıca, bu eğitim programında tutarlılık sağlaması için genel bir tema var.

İçeriğin projelerle uyumlu olduğuna emin olarak, süreç öğrenciler için daha ilgi çekici hale getirilmiştir ve kavramların akılda kalıcılığı artacaktır. Ayrıca, dersten önce ikincil değerli bir kısa sınav öğrencinin niyetini konuyu öğrenmek yaparken dersten sonra yapılan ikinci bir kısa sınav da akılda kalıcılığı sağlar. Bu eğitim programı esnek ve eğlenceli olacak şekilde hazırlanmıştır ve tümüyle veya kısmen işlenebilir. Projeler kolay başlar ve 12 haftalık zamanın sonuna doğru karmaşıklıkları gittikçe artar. Bu eğitim programı, Makine Öğreniminin gerçek hayattaki uygulamaları üzerine, ek puan veya tartışma için bir temel olarak kullanılabilecek bir ek yazı da içermektedir.

Davranış Kuralları'mızı, Katkıda Bulunma ve Çeviri kılavuz ilkelerimizi inceleyin. Yapıcı geridönütlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!

Her bir ders şunları içermektedir:

isteğe bağlı eskiz notu
isteğe bağlı ek video
ders öncesi ısınma kısa sınavı
yazılı ders
proje temelli dersler için, projenin nasıl yapılacağına dair adım adım kılavuz
bilgi kontrolleri
bir meydan okuma
ek okuma
ödev
ders sonrası kısa sınavı

Kısa sınavlar hakkında bir not: Her biri üç sorudan oluşan ve toplamda 50 tane olan tüm kısa sınavlar bu uygulamada bulunmaktadır. Derslerin içinden de bağlantı yoluyla ulaşılabilirler ancak kısa sınav uygulaması yerelde çalıştırılabilir; quiz-app klasöründeki yönergeleri takip edin.

Ders Numarası	Konu	Ders Gruplandırması	Öğrenme Hedefleri	Ders	Yazar
01	Makine Öğrenimi Giriş	Giriş	Makine öğreniminin temel kavramlarını öğrenmek	ders	Muhammad
02	Makine Öğrenimi Tarihi	Giriş	Bu alanın altında yatan tarihi öğrenmek	ders	Jen and Amy
03	Eşitlik ve Makine Öğrenimi	Giriş	Öğrencilerin ML modelleri yaparken ve uygularken düşünmeleri gereken eşitlik hakkındaki önemli felsefi sorunlar nelerdir?	ders	Tomomi
04	Makine Öğrenimi için Yöntemler	Giriş	ML araştırmacıları ML modelleri üretmek için hangi yöntemleri kullanırlar?	ders	Chris and Jen
05	Regresyona Giriş	Regresyon	Regresyon modelleri için Python ve Scikit-learn'e başlamak	ders	Jen
06	Kuzey Amerika balkabağı fiyatları 🎃	Regresyon	ML hazırlığı için verileri görselleştirmek ve temizlemek	ders	Jen
07	Kuzey Amerika balkabağı fiyatları 🎃	Regresyon	Doğrusal ve polinom regresyon modelleri yapmak	ders	Jen
08	Kuzey Amerika balkabağı fiyatları 🎃	Regresyon	Lojistik bir regresyon modeli yapmak	ders	Jen
09	Bir Web Uygulaması 🔌	Web Uygulaması	Eğittiğiniz modeli kullanmak için bir web uygulaması yapmak	ders	Jen
10	Sınıflandırmaya Giriş	Sınıflandırma	Verilerinizi temizlemek, hazırlamak, ve görselleştirmek; sınıflandırmaya giriş	ders	Jen and Cassie
11	Leziz Asya ve Hint mutfağı 🍜	Sınıflandırma	Sınıflandırıcılara giriş	ders	Jen and Cassie
12	Leziz Asya ve Hint mutfağı 🍜	Sınıflandırma	Daha fazla sınıflandırıcı	ders	Jen and Cassie
13	Leziz Asya ve Hint mutfağı 🍜	Sınıflandırma	Modelinizi kullanarak tavsiyede bulunan bir web uygulaması yapmak	ders	Jen
14	Kümelemeye Giriş	Kümeleme	Verilerinizi temizlemek, hazırlamak, ve görselleştirmek; kümelemeye giriş	ders	Jen
15	Nijerya'nın Müzik Zevklerini Keşfetme 🎧	Kümeleme	K merkezli kümeleme yöntemini keşfetmek	ders	Jen
16	Doğal Dil İşlemeye Giriş ☕	Doğal Dil İşleme	Basit bir bot yaratarak NLP temellerini öğrenmek	ders	Stephen
17	Yaygın NLP Görevleri ☕	Doğal Dil İşleme	Dil yapılarıyla uğraşırken gereken yaygın görevleri anlayarak NLP bilginizi derinleştirmek	ders	Stephen
18	Çeviri ve Duygu Analizi ♥️	Doğal Dil İşleme	Jane Austen ile çeviri ve duygu analizi	ders	Stephen
19	Avrupa'nın Romantik Otelleri ♥️	Doğal Dil İşleme	Otel değerlendirmeleriyle duygu analizi, 1	ders	Stephen
20	Avrupa'nın Romantik Otelleri ♥️	Doğal Dil İşleme	Otel değerlendirmeleriyle duygu analizi 2	ders	Stephen
21	Zaman Serisi Tahminine Giriş	Zaman Serisi	Zaman serisi tahminine giriş	ders	Francesca
22	⚡ Dünya Güç Kullanımı ⚡ - ARIMA ile Zaman Serisi Tahmini	Zaman Serisi	ARIMA ile zaman serisi tahmini	ders	Francesca
23	Pekiştirmeli Öğrenmeye Giriş	Pekiştirmeli Öğrenme	Q-Learning ile pekiştirmeli öğrenmeye giriş	ders	Dmitry
24	Peter'ın Kurttan Uzak Durmasına Yardım Edin! 🐺	Pekiştirmeli Öğrenme	Pekiştirmeli öğrenme spor salonu	ders	Dmitry
Ek Yazı	Gerçek Hayattan ML Senaryoları ve Uygulamaları	Vahşi Doğada ML	Klasik makine öğreniminin ilginç ve açıklayıcı gerçek hayat uygulamaları	ders	Takım

Çevrimdışı erişim

Bu dokümantasyonu Docsify kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu yazılım havuzunu çatallayın, yerel makinenizde Docsify'ı kurun ve sonra bu yazılım havuzunun kök dizininde docsify serve yazın. İnternet sitesi, 3000 portunda localhost:3000 yerel ana makinenizde sunulacaktır.

PDF'ler

Eğitim programının bağlantılarla PDF'sine buradan ulaşabilirsiniz.

Yardım İsteniyor!

Bir çeviri katkısında bulunmak ister misiniz? Lütfen çeviri kılavuz ilkelerimizi okuyun ve buraya girdiyi ekleyin.

Diğer Eğitim Programları

Takımımız başka eğitim programları üretiyor! İnceleyin:

17 KiB Raw Blame History Unescape Escape