Скачать или смотреть Model Seçimi, Optimizasyonu ve Değerlendirmesi | Engin Deniz Alpman

🤖 Bu Videoda Neler Var?

Bu yayında, makine öğrenmesi modellerinin değerlendirilmesi, optimizasyonu ve doğru model seçimi konularını detaylı bir şekilde ele alıyoruz. Hata metriklerinden hiperparametre ayarlarına; veri bölünmesinden overfitting önleme tekniklerine kadar bir modelin yapılandırılması ve analiz süreci adım adım seninle birlikte ilerliyor. Büyük veri setlerinde verimliliği artırmak için Optimal Subsample Size kavramını inceliyor model başarısını nasıl ölçebileceğini, model destekli analiz ve varyans analizinden çıkan bulguların nasıl yorumlanması gerektiğini gösteriyoruz.
Eğer makine öğrenmesi projelerinde hem doğru modeli seçmek hem de modelini optimize etmek istiyorsan bu yayın senin için ideal. Gerçek senaryolara uygun pratik bilgiler ve sağlam teorik altyapı ile modelleme becerilerini bir üst seviyeye taşımanı sağlıyor ⚡

🔗 Konuşmacıları LinkedIn’de Takip Et
Engin Deniz Alpman:   / engindenizalpman  
Enes Fehmi Manan:   / enesfehmimanan  

🌐Topluluğa Katıl
Bootcamp boyunca yapılan tüm duyurulara, kaynak paylaşımlarına ve topluluk iletişimine erişmek için Lodos sunucumuza katılmayı unutma.
Lodos Linki: https://lodos.sh/gdX2622AtC
📊 Zero2End serisiyle ML alanında sıfırdan zirveye birlikte ilerliyoruz.


Yayın Bölümleri :
00:00 – 04:09 → Açılış
04:10 – 17:08 → Error Metrikleri
17:09 – 30:59 → RMSLE
31:00 – 36:48 → Veri Bölünmesi
36:49 – 44:51 → Optimal Subsample Size
44:52 – 52:43 → Hiperparametreler
52:44 – 1:09:39 → Overfittingi Önleme: Regularization (L1 & L2)
1:09:40 – 1:16:21 → Model Destekli Analiz
1:16:22 – 1:22:17 → Varyans Analizi
1:22:18 – 1:32:45 → Partial Dependence
1:32:46 – 1:36:29 ➝ → Kapanış