Python'da Makine Öğrenimi Projeleri

Makine Öğrenimi geleceğin teknolojisidir. Hayatımızın tüm alanlarının bir parçasıdır ve üzerimizde büyük bir etkisi vardır. Teknolojinin bu kadar hızlı gelişmesi ve her saniye yeni verilerin üretilmesiyle, makine öğrenimi büyük bir nimettir. Makine öğrenimi, makinelerin insanlar tarafından denetlenmesi veya çalıştırılması gerekmemesi için eğitim makinelerinde yer alan teknolojiyi ifade eder (Makine Öğrenimi Nedir? Tanım – Uzman Sistem, 2017). Süper küme yapay zekasına (AI) aittir ve kendilerine sağlanan verilerden öğrenen yazılım veya programlar geliştirmeyi içerir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna kaydolun . Kariyerinizi hızlandırmak için Masters, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Bir makine öğrenimi projesi aşağıdaki süreçleri içerir:

• İçindekiler

  Verileri Alma

Bu süreçte veriler programlama ortamına yüklenir. Sorun ifadesi çerçevelenir ve sistemin gereksinimine göre bir performans ölçüsü seçilir (Tyagi, 2020). Ardından, varsayımlar doğrulanır.

• İçgörü Elde Etmek için Görselleştirme ve Keşif

Bu süreçte, çeşitli özellik kombinasyonları denenerek ve veriler arasındaki korelasyonlar bulunarak veriler görselleştirilir.

En İyi Makine Öğrenimi Kursları ve Çevrimiçi Yapay Zeka Kursları

• Verilerin ön işlenmesi

Bu adım, eksik değerlerin, kategorik değerlerin ve metinsel değerlerin işlenmesini içerir. Bu süreç, aykırı değer tespiti ve düzeltmeyi içerir (Tyagi, 2020). Özellik Ölçeklendirme de gerçekleştirilir.

• Bir Makine Öğrenimi Algoritmasını Seçme ve Eğitme

Giriş verilerine göre bir makine öğrenimi algoritması seçilir ve eğitilir. Kullanıcının farklı algoritmaları deneme seçeneği vardır.

• Modelde İnce Ayar Yapma

Bu adım, hiper parametre ayarlamayı, özellik mühendisliğini ve benzerlerini içerir. Test veri setini değerlendirmek için topluluk teknikleri kullanılır (Tyagi, 2020). Bu, modelin performansını artırmak için yapılır.

• Sistemi Başlatın, İzleyin ve Bakımını Yapın

Bu, uçtan uca bir makine öğrenimi projesinin geliştirilmesindeki son adımdır. Bir makine öğrenimi modelini uygulamak için modelin bir sunucuya dağıtılmasını içerir (Tyagi, 2020). Sorunların tespit edilip çözülebilmesi için sistem bakımı yapılır ve izlenir.

Python, makine öğrenimi projeleri için en çok tercih edilen programlama dilidir. Python, sunduğu sayısız avantaj nedeniyle makine öğrenimi için yaygın bir tercihtir. Derlenmesi gerekmeyen genel amaçlı, yorumlanmış bir programlama dilidir. Ayrıca, Python'un sözdizimini öğrenmek ve kullanmak son derece kolaydır. Python'un diğer dillere göre sahip olduğu avantajlardan bazıları şunlardır:

İsteğe Bağlı Makine Öğrenimi Becerileri

Makine Öğrenimi için Çok Sayıda Kitaplık

Python, makine öğrenimi için geçerli birçok kitaplığa sahiptir. Python'daki kitaplıklar, geliştiricilerin doğrudan kullanabileceği ve bunları uygulamadan önce kodlamak zorunda kalmayan, kullanıma hazır işlevler ve yöntemler sağlar (Luashchuk, 2019). Makine öğrenimi, sürekli veri işlemeyi içerir ve Python'da verilere erişmeye, verileri işlemeye ve dönüştürmeye yardımcı olan kitaplıklar vardır. En yaygın kullanılan Python kitaplıklarından bazıları şunlardır:

• Scikit-learn : Doğrudan içe aktarılabilen ve makine öğrenimi modelleri geliştirmek için kullanılabilen tüm temel makine öğrenimi algoritmalarına sahiptir.
• Pandalar : Üst düzey veri yapılarını destekler ve analiz için de kullanılabilir. Verileri birleştirme ve filtreleme ve excel dosyaları, metin dosyaları veya web gibi farklı kaynaklardan yükleme özelliklerine sahiptir.
• TensorFlow : Modelleri kurmak ve eğitmek için kullanılabilecek, derin öğrenmede kullanılan en yaygın kitaplıklardan biridir.
• Matplotlib : Bu kitaplık öncelikle verilerin grafikler, grafikler ve histogramlar yoluyla görselleştirilmesi için kullanılır.

Python, ön uç geliştirmeyi de destekleyen çerçevelere sahip olduğu için eksiksiz sistem geliştirme için de kullanılabilir.

Popüler Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Blogları

Python'un Esnekliği

Python, kullanıcıya Nesne Yönelimli Programlama kavramlarını veya komut dosyası oluşturma kavramlarını seçme seçeneği sunduğu için çok esnek bir programlama dilidir (Luashchuk, 2019). Python'un derlenmesi gerekmediğinden, bu, geliştiricilere değişiklikleri hızlı bir şekilde uygulamak ve sonuçları görüntülemek istediklerinde bir avantaj sağlar. Geliştiriciler Python'u diğer programlama dilleriyle birlikte rahatlıkla kullanabilirler.

Python'un Platform Bağımsızlığı

Python, MacOs, Linux, Windows ve Unix gibi farklı platformlarda kullanılabilir ve herhangi bir platformla sınırlı değildir (Luashchuk, 2019). Geliştiriciler, kodu bir platformdan diğerine taşımak için yalnızca bazı küçük ölçekli değişikliklere ihtiyaç duyar.

Okunabilirlik ve Kolay Doğrulama

Python, hızlı yürütme sağlar ve böylece makine öğrenimi geliştiricilerinin daha iyi seçimler yapmasına yardımcı olur. Python, İngilizce benzeri bir sözdizimine sahip olduğu için herkes tarafından kolayca okunabilir ve anlaşılabilir. Python ayrıca, uyarlanabilirliğine katkıda bulunan ve sorunları mümkün olan en basit şekilde çözen çok paradigmalı bir yapıya sahiptir (Luashchuk, 2019).

upGrad'da, IIIT-B ile işbirliği içinde sunulan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede İleri Düzey Sertifikamız, size derin öğrenmenin ve makine öğreniminin nasıl çalıştığına dair gerçek dünyadan bir fikir vermek için endüstri uzmanları tarafından verilen 8 aylık bir kurstur. Bu kursta makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayar görüşü, bulut, sinir ağları ve daha fazlası hakkında önemli kavramları öğrenme şansı bulacaksınız.

Kurs sayfasına göz atın ve kısa sürede kaydınızı yaptırın!

Yazılım Geliştirme Kariyerinizi Hemen Planlayın!

Bilgisayar Bilimlerinde Bilim Ustası İçin Başvurun