Microsoft Learn, klasik makine öğrenimine giriş yapmak için çeşitli etkileşimli yollar sağlar. Bu öğrenme yolları kendi başına üretken çalışmanızı sağlar ve derin öğrenme konularına ilerlemek için harika bir temel sağlar.
En temel klasik makine öğrenmesi modellerinden keşif veri analizine ve mimarileri özelleştirmeye kadar her şey tarayıcınızdan ayrılmadan kavramsal içeriği ve etkileşimli Jupyter not defterlerini kolayca özetlersiniz.
Eğitim geçmişinize ve ilgi alanlarınıza bağlı olarak kendi yolunuz seçin.
Bu yol çoğu kişi için önerilir. Kavramlarla pekiştirerek en üst düzeye çıkaran özel bir akışla diğer iki öğrenme yolu ile aynı modülleri içerir. Hem temel alınan kavramlar hem de en yaygın makine öğrenmesi araçlarıyla model oluşturmak için bu yolu kullanabilirsiniz. Klasik makine öğrenmesi ötesine geçerek derin öğrenme ve sinir ağlarında eğitim almak için de en iyi yoldur. Bu, burada yalnızca burada tanıtıyoruz.
✔ Seçenek 2: Makine öğrenmesi için veri bilimi öğrenme yolunu anlama
Makine öğrenmesi'nin nasıl çalıştığını ve çok fazla matematiksel arka planı olmadığını anlamak için bu yol size uygun. Önceki eğitimle ilgili varsayımlarda bulunarak (kodlama kavramlarına aşina olmak dışında) ve size biraz zaman veren kod, metafor ve görsel öğretmez. Bu, el ile uzıyor ancak temelleri anlamaya ve mevcut araçların ve kitaplıkların gücüne daha az odaklanıyor.
✔ şu anda bu yoldasın, başlamak için ekranı aşağı kaydırın.
Makine öğrenmesi hakkında zaten bir fikir varsa veya güçlü bir matematik arka planınız varsa, en iyi şekilde Machine Learning Modelleri Oluşturma öğrenme yoluna atlamaktan keyif alasiniz. Bu modüller bazı makine öğrenmesi kavramlarını öğretir, ancak hızlı bir şekilde hareket eder ve scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi araçları kullanma gücü elde eder. Azure ML veya Azure Databricks gibi ürünler için makine öğrenmesi örneklerini anlamak için yeterli bilgi arıyorsanız bu öğrenme yolu sizin için en ML Azure Databricks.