Veri biliminin kalbini oluşturan regresyon modellerini derinlemesine öğrenmeye hazır mısınız?

Bu 2 saatlik yoğun workshop'ta, makine öğrenmesinin temellerinden başlayarak regresyon modellerini teoriden pratiğe öğreneceksiniz. Gözetimli öğrenme kavramını, farklı regresyon algoritmalarını (Linear, Ridge, Lasso, Polynomial) ve model başarı metriklerini (MSE, RMSE, MAE, R²) gerçek veri setleri üzerinde hands-on deneyimleyeceksiniz. Feature engineering, hyperparameter tuning ve model karşılaştırma stratejileriyle kendi ML pipeline'ınızı oluşturacaksınız.

📋 Workshop İçeriği:
- Makine öğrenmesine giriş (gözetimli/gözetimsiz öğrenme, train-test-validation)

- Regresyon modelleri temelleri ve sınıflandırmadan farkları

- Model başarı metrikleri ve overfitting/underfitting kavramları

- Feature engineering ve hyperparameter tuning teknikleri

- Veri seti üzerinden hands-on ML pipeline oluşturma

Veri bilimine yeni başlayanlar, üniversite öğrencileri ve kariyerinde ilerleme hedefleyen profesyoneller için ideal bir başlangıç! Temel Python bilgisi yeterlidir.

👨‍🏫 Eğitmenler: Selin Çıldam (Senior Data Scientist) & Enes Fehmi Manan (Data Scientist/ML Developer Advocate)

📅 Tarih: 11 Şubat Çarşamba

🕖 Saat: 20.00 

📍 Konum: Google Meet  

⏱️ Süre: 2 saat

Etkinliğimiz Google Meet üzerinden gerçekleşecektir. Bizi LinkedIn'den takip etmeyi unutmayın! 🔗 https://www.linkedin.com/company/runelab-ai