MIT Makine Öğrenmesi Dersi

Makine öğrenmesi yapay zekanın bir parçası. Bilgisayarların programlanmadan çeşitli görevleri gerçekleştirmesini sağlar. Başka bir deyişle çeşitli görevleri gerçekleştirerek otomatik olarak gelişebilen bilgisayar algoritmaları bilimidir. İşte bu yüzden insanlar MIT makine öğrenmesi dersi arıyor.  

Makine öğrenmesi hesaplamalı istatistikler, matematiksel optimizasyon, veri madenciliği, veri analizi denetimsiz öğrenme, tahmine dayalı analitik ve diğer birçok alanla güçlü bağlara sahiptir. MIT makine öğrenmesi dersi ararken bu alanlarla karşılaşabilirsiniz. Konuya hakim olmak açısından kesinlikle göz atmalısınız.

Rehberimizde online olan ve en çok tavsiye edilen MIT makine öğrenmesi dersi seçeneklerine göz atacağız. İşte üzerine konuşacağımız dersler:

• MicroMasters® Program in Statistics and Data Science
• Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning
• Machine Learning for Healthcare
• Computational Probability and Inference
• Collaborative Data Science for Healthcare
• Data Analysis: Statistical Modeling and Computation in Applications
• Fundamentals of Statistics

En iyi MIT makine öğrenmesi dersi seçeneklerine göz atmadan önce gelin neden online dersler almanın iyi bir fikir olduğuna bakalım.

MIT Makine Öğrenmesi Dersi: Neden Online MIT Dersleri Almalı?

Makine öğrenmesi karmaşık görevlerde insanların ihtiyaç duyulan algoritmaları daha kolay oluşturmasına yardımcı oluyor. Sebebi de makinenin kendi algoritmasını geliştirme yetisine sahip olması.

Makine öğrenmesi için birkaç farklı yaklaşım var. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme vb. Yaklaşımların her birini ve diğer alakalı konuları daha iyi anlamak adına üst düzey makine öğrenmesi dersleri seçmeniz çok önemli.

Makine öğrenmesi için geleneksel bir öğrenim kurumu tek seçeneğiniz değil. İnternette çok beğenilen MIT makine öğrenmesi dersleri bulabiliyorsunuz.

Massachusetts Institute of Technology (MIT) 1861'de kuruldu. Cambridge, Massachusetts'te yer alıyor. Gençlerin parçası olmak istediği en prestijli eğitim kurumlarından biri. 97 Nobel ödülüne, 26 Turing Ödülüne ve 8 Fields Madalyasına sahip araştırmacılar, mezunlar ve öğretim üyeleri mevcut.

MIT yüksek öğrenim kurumu olarak muhteşem olmasına rağmen kabul oranı sadece %6.7. İşte bu yüzden insanlar internette MIT makine öğrenmesi dersi seçenekleri arıyor. İnternet bağlantısı ve bilgisayar olduğu sürece online dersler herkes tarafından erişilebiliyor. Üstelik alanda bilgili veya deneyimli olmanız, test tamamlamanız gerekmiyor. Bir ders seçip öğrenmeye başlayabilirsiniz.

MIT makine öğrenmesi dersi seçenekleri neredeyse herkese uygun olduğundan deneyim veya bilgi eksikliği konusunda endişelenmenize gerek yok. Giriş, orta ve ileri düzey öğrenciler dersleri alabiliyor. Belli bir alanda bilgilerini tazelemek isteyen uzmanlar da kayıt olabilir.

En iyi online MIT dersleri almanın başka bir sebebi de fiyatlar. MIT'de eğitim almanın bedeli yılda yaklaşık $70.000. Online dersler çok daha ekonomik. edX'te en iyi MIT makine öğrenmesi derslerinin bazılarına gizli ücretlere takılmadan tamamen ücretsiz kayıt olabilirsiniz.

Geleneksel eğitim çok fazla zaman gerektirir. Hem katı bir programa uymanız gerekir hem de ulaşım tarafı vardır. Online derslerle kendi temponuzda eğitim alabilirsiniz. Yani program ayarlamak zorunda değilsiniz. İstediğiniz zaman evinizin rahat ortamında eğitim alabilirsiniz.

Online MIT makine öğrenmesi dersi seçenekleri gerçekten de çok avantajlı. Gelin en iyi seçeneklere bir göz atalım!

MicroMasters Program in Statistics and Data Science (BURADAN Kaydol)

• Platform: edX
• Süre: 1 yıl 2 ay
• Fiyat: ÜCRETSİZ
• Sertifika: $79
• Seviye: Giriş
• BURADAN Başvur

Üzerinde durmak istediğim ilk ders tam olarak bir ders değil, daha da iyisi. MIT'nin MicroMasters Program in Statistics and Data Science eğitimi makine öğrenmesi istatistikleri ve veri bilimiyle ilgili en kapsamlı bilgileri sunuyor. Alanların hepsi birbiriyle yakından alakalı. Hepsinde bilgi sahibi olmak muhteşem fırsatların kapısını aralamanıza yardımcı olabilir.

Eğitim 5 mezun seviyesinde ders sunuyor: Probability - The Science of Uncertainty and Data; Fundamentals of Statistics; Machine Learning with Python from Linear Models to Machine Learning; Capstone Exam in Statistics and Data Science. Ek olarak şu derslerden birini seçmeniz gerekiyor: Data Analysis in Social Science -Assessing Your Knowledge, or Data Analysis: Statistical Modeling and Computation in Applications. Her ders tavsiye edildiğinden MIT makine öğrenmesi dersi rehberimizde birkaçını inceleyeceğiz.

Kapsamlı bir program olduğundan haftada 10-14 saat eğitimle 1 yıl 2 ay içinde tamamlayabilirsiniz. Oldukça esnek olmasına rağmen sınavların ve çeşitli ödevlerin uymanız gereken son tarihleri bulunuyor. Programın ücreti $1350. Çok değerli bilgiler edineceğinizden fiyatı kesinlikle değer.

MIT makine öğrenmesi dersi seçeneğimizin birkaç eğitmeni var; Regina Barzilay, Eren Can Kızıldağ, Dimitri Bertsekas, Esther Duflo vb. Hepsi MIT'de çalışıyor ve makine öğrenmesi, yapay zeka gibi alanlarda uzmanlığa sahip. Üst düzey eğitim sunuluyor.

MicroMasters Program in Statistics and Data Science eğitimini tamamladığınızda şunları öğrenmiş olacaksınız:

• Makine öğrenmesi, istatistik ve veri biliminin temelleri.
• Büyük veri analizi yapabilme ve olasılıksal modelleme ve istatistiksel çıkarım yoluyla veriye dayalı tahminler yapabilme.
• Uygun metodolojileri ve modellemeyi belirleyip konuşlandırarak karar almak için anlamlı bilgiler elde edebilme.
• Veri bilimi, veri analizi, veri mühendisliği ve benzer alanlarda kariyer sahibi olmak için gereken bilgiler.
• Başta yapılandırılmamış gibi görünen verilerden önemli bilgileri çıkarmak için makine öğrenmesi algoritmaları geliştirme ve oluşturma.

Öğrenilecek çok şey var, hemen başlamaya ne dersiniz?

HEMEN derse başlayın.

En Sevilen Bulgular

Alakalı konular hakkında kapsamlı bilgi mi arıyorsunuz? Sizin için benzer yazılar topladık. Göz atın!

Üniversite Dersleri

MIT Veri Bilimi Sertifikası

Teknoloji

Hangi Programlama Dilini Öğrenmeliyim?

Kariyer

Web Tasarımcı Maaşları

Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning (BURADAN Kaydol)

• Platform: edX
• Süre: 15 hafta
• Fiya: ÜCRETSİZ
• Sertifika: $300
• Seviye: İleri
• BURADAN Başvur

Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning dersi 100000'den fazla öğrencinin kayıtlı olduğu en popüler MIT makine öğrenmesi dersi seçeneklerinden biri. Az önce incelediğimiz MicroMasters Program'ın bir parçası.

Derste makine öğrenmesine giriş olarak doğrusal modeller, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi konular öğretiliyor. Hem teorik bilgi hem de uygulamalı eğitim sunuluyor. Önemli noktalardan biri dersin ileri düzey öğrencilere tavsiye edilmesi. Yani alanla ilgili az da olsa bilgi sahibi olmalısınız.

Machine Learning with Python dersini haftada yaklaşık 10-14 saat eğitimle 15 haftada tamamlayabilirsiniz. Oldukça yoğun ve zaman alan bir eğitim olsa da buna değiyor. Dersi tamamladığınızda edX'ten profesyonel bir MIT makine öğrenmesi sertifikası alıyorsunuz.

Sertifika resmi ve onaylı. İş bulmada kullanabilirsiniz. İşverenlerle kolayca paylaşabilir, CV'nize ve portföyünüze ekleyebilirsiniz. Derse kaydolmak tamamen ücretsiz olsa da sertifika almak isterseniz $300 ödemeniz gerekiyor.

MIT makine öğrenmesi dersi seçeneğimiz birden fazla ders ve projeden oluşuyor. Doğrusal sınıflandırma, ayrılabilirlik, algı algoritması, derin öğrenme, geri yayılım, devirli sinir ağları, üretken modeller ve çok daha fazlası hakkında dersler veriliyor. Projeler arasında Reinforcement Learning, Digit Recognition with Neural Networks, and Automatic Review Analyzer yer alıyor.

Machine Learning with Python dersinde 3 eğitmeniniz var: Regina Barzilay, Tommi Jaakkola ve Karene Chu. Her biri bilgisayar bilimi, makine öğrenmesi, yapay zeka ve benzeri alanlarda bilgi sahibi.

Derste öğreneceğiniz değerli bilgiler şöyle:

• Regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve pekiştirmeli öğrenme dahil olmak üzere makine öğrenmesiyle ilgili sorunların aredındaki prensipler.
• Çekirdek makineleri, doğrusal modeller, sinir ağları gibi çeşitli modelleri analiz edebilme ve uygulayabilme.
• Baştan sona çeşitli makine öğrenmesi projeleri uygulama ve düzenleme.
• Farklı uygulamalar için uygun modeller seçebilme.

Ders için 2 farklı seçeneğiniz var; dersi ayrı alabilir veya MicroMasters programına katılıp diğer derslerle birlikte alarak makine öğrenmesi hakkında daha pek çok şey öğrenebilirsiniz.

HEMEN derse başlayın.

Machine Learning for Healthcare

• Platform: edX
• Süre: 15 hafta
• Fiyat: ÜCRETSİZ
• Sertifika: $49
• Seviye: İleri
• BURADAN Başvur

Makine öğrenmesi ve yapay zekanın sağlık alanında kullanıldığını biliyorsunuzdur. Dersin konusu da tam olarak bu; sağlık hizmetleri için makine öğrenmesi.

The Machine Learning for Healthcare dersi sağlık hizmetlerinde makine öğrenmesiyle ilgili tüm temel bilgileri sunuyor. Hem teorik bilgi edineceksiniz hem de uygulamalı deneyim kazanmanızı sağlayacak Python projeleri üzerinde çalışacaksınız.

Ders ileri düzey öğrencilere uygun. Ancak temel bilgilerle başlayacağınızdan çok fazla uzmanlığa sahip olmanız gerekmiyor. Eğitmen önderliğinde ilerlenen bir ders olduğunun altını çizelim. Bilmeniz gerekenleri öğrenmek için bir programa bağlı kalmanız gerekiyor. İşte bu yüzden bu ders bu alanda çalışmakta olan ve bilgilerini zenginleştirmek isteyen kişilere tavsiye edilir.

MIT makine öğrenmesi dersi seçenekleri arasında yer alan bu ders 6 bölümden oluşuyor. Her birini tamamlamak yaklaşık 2-3 hafta sürüyor. Overview of Clinical Care & Data, ML for Risk Stratification & Diagnosis, Human Factors gibi konular var.

Genel anlamda makine öğrenmesini keşfedecek, hasta iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini öğrenecek, risk sınıflandırması ve tanı için nasıl kullanılacağını görecek, hastalık ilerleme modellemesi, hassas tıp ve başka şeyler hakkında bilgi alacaksınız.

Dersin 3 eğitmeni var: David Sontag, Peter Szolovits ve Zachary Strasser. Ayrıca klinisyenlerin derslerine konuk olarak katılma ve gerçek klinik verilerle çalışma fırsatı yakalayacaksınız.

Derste öğrenecekleriniz şunlar:

• Hastalığı ve ilerlemesini, spesifik klinik uygulamaları ve risk sınıflandırmasını anlamak için makine öğrenmesi nasıl kullanılır.
• Klinik verilerden gözetimli tahmin, yorumlanabilirlik analizi ve nedensel çıkarım için modları analiz etme ve uygulama.
• Fizyolojik zaman serilerini, klinik metinleri ve görüntü verilerini anlama.

Tek ders olsa da öğrenilecek çok şey var.

HEMEN derse başlayın.

Computational Probability and Inference (BURADAN Kaydol)

• Platform: edX
• Süre: 12 hafat
• Fiyat: ÜCRETSİZ
• Sertifika: $49
• Seviye: Orta 
• BURADAN Başvur

The Computational Probability and Inference dersi tahmin için bilgisayar programları oluşturmak isteyenlere uygun. Ders hangi e-postaların spam olduğunu, ne tür Google sonuçları sağlayacağını ve otonom araçların ilerlemesine yardımcı olmak için kullanılan olasılık analizine ve enterferansa odaklanıyor. Olasılık analizi ve enterferans her yerde kullanılıyor.

Dersi haftada yaklaşık 4-6 saat eğitimle 12 haftada tamamlayabilirsiniz. Ders bittikten sonra profesyonel bir MIT makine öğrenmesi dersi sertifikası almak istemezseniz tamamen ücretsiz. Sertifikanın fiyatı ise $49. Oldukça uygun.

Derse kaydolmak için Python programlama hakkında bilgi sahibi olmanız, matematik bilmeniz ve matematiksel notasyondan haberdar olmanız tavsiye edilir (öğrenirken çok yardımcı olur).

Geçişimli gözlemler, çıkarıma giriş, dağılımlarda yapı, beklentiler ve belirsizliği modellemede sonsuzluk gibi konuları kapsayan pek çok ders bulunuyor.

Dersin 4 eğitmeni var: George H. Chen (MIT'de Electrical Engineering and Computer Science doktora sonrası), Polina Golland (MIT'de Electrical Engineering and Computer Science profesörü), Gregory W. Wornell (MIT'de Engineering profesörü) ve Lizhong Zheng (MIT'de Department of Electrical Engineering and Computer Science'da Profesör). Hepsi son derece yetenekli ve deneyimli.

Dersi tamamladığınızda öğreneceğiniz şeyler:

• Olasılıksal çıkarımda gerçek dünya problemlerini modelleyebilme.
• Tahmin ve çıkarımda hangi algoritmaların kullanıldığını bilme.
• Olasılık dağılımlarını temsil etmede veri yapısı olarak kullanılan grafik modellerini anlama.
• Temel ayrık olasılık teorisini anlama.

Ders çok ileri seviye gelirse her şeyi baştan sonra anlatan MicroMasters Program'la başlamanız tavsiye edilir.

HEMEN derse başlayın.

Collaborative Data Science for Healthcare (BURADAN Kaydol)

• Platform: edX
• Süre: 12 hafta 
• Fiyat: ÜCRETSİZ
• Sertifika: $49
• Seviye: İleri
• BURADAN Başvur

Collaborative Data Science for Healthcare dersi ileri düzey bilgi sahibi olanlar için. Veri toplayarak ve hasta bakımını analizi yaparak sağlık alanında ilerleme sağlamak isteyen sağlık çalışanları, bilgisayar bilimcileri ve diğer uzmanlara tavsiye edilir.

Ders hiç programlama bilgisine sahip olmayanlara yönelik değil. R, Python veya SQL hakkında deneyime sahip olmalınız gerekiyor. Dersi bir grup bilgisayar bilimciyle alıyorsanız programlama becerisine sahip olmamanız sorun olmaz.

Bu MIT makine öğrenmesi dersi 3 ana bölümden oluşuyor. İlk bölümde veri bilimi nedir, yıllar geçtikçe nasıl değişti ve insanların alanda karşılaştığı zorluklar üzerinde duruluyor, temel bilgiler sunuluyor. İkinci bölümde hasta kohortu, veri hazırlama, eksik veriler, noise vs outlier gibi çeşitli terimler ve işlemler öğretiliyor. Son bölüm atölyeden oluşuyor. Her şeyi uygulamaya koyuyorsunuz.

Daha önce de belirttiğim üzere en iyi online MIT dersleri arasında yer alan bu makine öğrenmesi dersi ileri düzey öğrenciler için. Haftada yaklaşık 2-3 saat çalışmayla yaklaşık 14 haftada tamamlanıyor. Herhangi bir ücret ödemeden başlayabilirsiniz. Sertifika isterseniz fiyatı $49. Sertifika almak zorunlu değil ancak CV'nize ekleyebileceğinizden oldukça değerli.

Dersi tamamladığınızda öğrenecekleriniz:

• Veri bilimi prensiplerinin sağlık alanında uygulanabilmesinin anlaşılması.
• Elektronik sağlık kayıtları analizi yapabilme.
• Sağlık alanında AI ve makine öğrenmesi.

Yeterli bilginiz olup olmadığı konusunda emin olmasanız bile tamamen ücretsiz deneyebilirsiniz.

HEMEN derse başlayın.

Data Analysis: Statistical Modeling and Computation in Applications (BURADAN Kaydol)

• Platform: edX
• Süre: 15 hafta
• Fiyat: ÜCRETSİZ
• Sertifika: $300
• Seviye: İleri
• BURADAN Başvur

The Data Analysis: Statistical Modeling and Computation in Applications dersi en iyi online MIT dersleri yazımızın başında incelediğimiz MicroMasters Program in Statistics and Data Science'ın bir parçası. Ayrı almak da kesinlike değer.

Oldukça yoğun bir ders. Belli verileri analiz etmeye yardımcı olan çeşitli istatistiksel ve hesaba dayalı araçları, ortak modelleri ve yöntemleri öğretiyor. Gerçek bir veri setini analiz ederken uygulamalı deneyim de kazanıyorsunuz.

Ders 15 hafta sürüyor. Ancak bu sürede tamamlayabilmek için haftada yaklaşık 10-15 saat çalışmanız gerek. Bu MIT makine öğrenmesi dersi seçeneğine kaydolmaya karar verdiğinizde çok çaba harcamanız gerekiyor.

Tereddüt ediyorsanız, istek ve ihtiyaçlarınıza uygun bir seçenek olup olmadığından emin değilseniz ücretsiz öğrenmeye başlayabilirsiniz. Sertifika istemezseniz dersi tamamen ücretsiz alabilirsiniz. Sertifika biraz pahalı; $300. Onaylı ve akredite olduğundan iş bulmanızda yardımcı olabilir.

Ders 2 modül içeriyor:

• Review: Statistics, Correlation, Regression, Gradient Descent
• Genomics and High-Dimensional Data

Data Analysis dersini tamamladığınızda ağları analiz etme ve merkezilik ölçütlerini kullanarak düğümlerin önemini açıklama ile suç ağlarına uygulama hakkında bilgi sahibi olacaksınız. Gerçek veriler üzerinde istatistiksel analiz yapmayı, analiz sonuçlarını etkili bir şekilde sunmayı ve gerçek dünyada uygulayabileceğiniz değerli beceriler ve bilgileri öğreneceksiniz.

HEMEN derse başlayın.

Fundamentals of Statistics (BURADAN Kaydol)

• Platform: edX
• Süre: 18 hafta
• Fiyat: ÜCRETSİZ
• Sertifika: $300
• Seviye: İleri
• BURADAN Başvur

Fundamentals of Statistics ele alacağımız son ders. MIT'nin MicroMasters Program in Statistics and Data Science eğitiminin bir parçası. Derste istatistiksel çıkarımı destekleyen prensiplere odaklanacaksınız: tahmin, öngörü ve hipotez testi.

Ders en popüler derslerden. 100000'e yakın öğrenci kaydolmuş. Vektörler ve matrisler, olasılık ve matematik hakkında öncedeb bilgi sahibi olan ileri düzey öğrenciler için de uygun. Ders hem istatistiksel becerilerinizi hem de makine öğrenmesi, veri bilimi, yapay zeka ve matematik bilgilerinizi geliştiriyor.

Micromasters Program in Statistics and Data Science eğitimini parçası olan dersler arasında Fundamentals of Statistics en kapsamlı olanlardan. dersi haftada 10-14 saat eğitimle yaklaşık 18 haftada tamamlayabilirsiniz. Testler ve ödevler konusunda bir programa bağlı kalmanız gerekiyor.

Derse tamamen ücretsiz kaydolma fırsatına sahip bulunsa da sertifika almanız tavsiye edilir. edX sertifikaları resmi ve onaylıdır. Bu yüzden iş ararken çok değerlidirler.

Derste öğrenecekleriniz:

• Tahmin ediciler oluşturmak adına moment ve maksimum olasılık yöntemlerini kullanma.
• Güven aralıkları ve hipotez testi kullanma.
• Test yapmak için en uygun modeli bulma.
• Tahminlerde bulunmak adına doğrusal, doğrusal olmayan ve genelleştirilmiş doğrusal modeller kullanma.
• Boyut küçültme gerçekleştirmek için temel bileşen analizini (PCA) kullanma.

Derste öğrenilecek çok şey var, sadece ana noktalara yer verdik.

HEMEN derse başlayın.

Neden edX'i Seçmeli?

Bildiğiniz üzere tavsiye edilen MIT makine öğrenmesi dersleri hep edX tarafından sunuluyor. edX pek çok yüksek öğrenim kurumuyla ortaklığa sahip olan öncü MOOC sağlayıcılarından biri olarak biliniyor. Ancak bu online eğitim platformunu seçmenin başka nedenleri de var.

edX'i seçmenin en önemli nedenlerine bakalım.

Neden 1: Onaylı ve akredite sertifikalar.

edX, akredite MIT makine öğrenmesi dersi sertifikaları veren birkaç online eğitim platformundan biri. MOOC sağlayıcılarının çoğu sertifika sunsa da bunlar akredite olmaz. Yani işverenler değer vermez. edX'in olağanüstü özelliklerinden biri bu.

Neden 2: Öncü üniversitelerden ve diğer yüksek öğretim kurumlarından öğrenme.

Massachusetts Institute of Technology (MIT) edX'in ortak olduğu tek kurum değil. Harvard University, University of California, Brown University, University of Oxford, University of Cambridge ve daha pek çok öncü üniversite ve kurumların üst düzey dersleri de var. edX'i tercih etmenin ana sebeplerinden biri üst düzey kalitede eğitim alacağınızdan emin olmaktır.

Neden 3: Uzmanlardan öğrenme.

edX birçok prestijli üniversite ve diğer yüksek öğretim kurumlarıyla ortak olduğundan alanının uzmanlardan öğreniyorsunuz. edX'te online MIT dersleri almayı tercih ederseniz Massachusetts Institute of Technology öğrencisi olmanın nasıl bir şey olduğunu anlayabiliyorsunuz. MIT makine öğrenmesi dersleri arasından seçim yaparsanız eğitmenlerden geri bildirim alıyorsunuz. Ödevleriniz değerlendiriliyor.

Neden 4: Kendi temponuzda öğrenme.

edX ve diğer benzer online eğitim programlarının muhteşem tarafı bir programa uymanız gerekmemesi. İstediğiniz zaman istediğiniz tempoyla eğitim alabilirsiniz. edX dersi enek olsa da bir program seçersenzi ödevler için son tarihlere dikkat etmeniz gerekiyor. Bu durum tüm öğrenme deneyimini daha heyecanlı bir hale getiriyor.

Neden 5: Ücretsiz ve çok uygun fiyatlı dersler seçme.

MIT makine öğrenmesi dersleri almanın başka bir sebebi de ekonomik olmaları. Hatta büyük bir kısmı tamamen ücretsiz. Tabii ödenmesi gereken şeyler de var. Bir programın parçası olan dersler ve tamamlama serifikaları ücretli.

Özetleme edX online MIT dersleri sunan en iyi platformlardan biri. Bir ders seçin ve hemen öğrenmeye başlayın.

Biliyor Muydunuz?

Kariyeriniz için hangi online eğitim platformunun daha iyi olduğunu merak etmiş miydiniz?

EN İYİ online eğitim platformunu yan yana görün ve karşılaştırın

En Trend Bulgular

Kripto Para Borsalarıyla alakalı kapsamlı yazılarımızı, rehberlerimizi ve eğitici yazılarımızı inceleyin. Bilgi sahibi olun ve buna göre karar verin!

Nasıl Yapılır

8 Adımda Python Nasıl Öğrenilir

Kariyer

Front End Developer Nasıl Olunur? Giriş Seviyesi Web Geliştirme

Teknoloji

Öğrenmesi En Kolay Programlama Dili

Son Sözler

Makine öğrenmesi dersleri giderek popülerleşiyor. Sebebi de hayatımızın bir parçası olması. Yapay zekanın bir parçası olduğundan hesaplamalı istatistikler, matematiksel optimizasyon, veri madenciliği, veri analizi denetimsiz öğrenme, tahmine dayalı analitik gibi konularla bağlantılı.

En iyi makine öğrenmesi derslerini bulmak kolay iş değil. İşte bu yüzden güvenilir kurumlar ve üniversitelerin sunduğu seçenekleri tercih etmek en iyisi. Rehberimizde zaman ayırmaya değecek en popüler MIT makine öğrenmesi derslerine göz attık.

Karar vermek için incelediğimiz derslere tekrardan göz atabilirsiniz:

• MicroMasters® Program in Statistics and Data Science
• Machine Learning with Python: from Linear Models to Deep Learning
• Machine Learning for Healthcare
• Computational Probability and Inference
• Collaborative Data Science for Healthcare
• Data Analysis: Statistical Modeling and Computation in Applications
• Fundamentals of Statistics

MIT makine öğrenmesi dersi seçeneklerimiz internetteki en iyi seçenekler olarak görülüyor. Pek çok öğrenci yorumu bunu doğruluyor. Seçeneğiniz çok olduğuna göre en iyi öğrenme deneyimine sahip olabilirsiniz.