Hızlandırılmış Python ve Makine Öğrenmesi ile Borsa Tahmini

Makine öğrenmesi ile borsa tahmini, 0'dan kendi algoritmamızı geliştirmek

Ratings 4.31 / 5.00
Hızlandırılmış Python ve Makine Öğrenmesi ile Borsa Tahmini

What You Will Learn!

  • Makine öğrenmesi ve python ile borsa tahmini
  • Lineer regresyon matematiği, feature scaling, r^2 error hesabı
  • Optimizasyon algoritmaları (Batch gradient descent, Normal equation)
  • Pandas,Numpy,Matplotlib(Python)

Description

Öncelikle herkese merhabalar.


Bu kursun amacı, makine öğrenmesi hakkında merakı olan herkes için detayıyla giriş yapmak ve size kod ezberletmeden mantığını oturtmak. Kursta sadece bir algoritma anlatacağım (lineer regresyon), fakat kursu bitirdiğiniz zaman sadece 2-3 satır kod ezberlemiş değil, makine öğrenmesinin alt yapısına, çalışma prensibine ve temelini iyi anlayacaksınız. Öncelikle scikit-learn kütüphanesini kullanarak eski bitcoin verilerini kullanıp gelecekte ne olabileceğini tahmin etmeye çalışacağız. Bunu yaptıktan sonra, investing üzerinden Türk borsaları, Türk hisseleri üzerinden ayrı bir tahmin yapacağız. Ardından, makine öğrenmesinin temellerinin ve algoritmamızın matematiğini anlatacağım, matematiğini anlamanız önemli çünkü bu matematiği koda dökeceğiz. Bunlardan sonra ise, hiç bir makine öğrenmesi kütüphanesi kullanmadan (from scratch) tüm kodu, yani kendi algoritmamızı sıfırdan yazacağız. Kodu yazmadan önce size tüm matematiğinden  Bunu kendimiz yaparken, lineer regresyonun matematiğini, yapılan error hesaplarını, feature scalingi, kullanılan algoritmaları ve tüm temelini oturtacağız. Kısacası; kendimiz için ufak bir makine öğrenmesi (lineer regresyon) kütüphanesi yazacağız. Eğer temelini iyi öğrenir ve ezber yapmazsanız, ileride öğreneceğiniz yeni algoritmalarda sorun yaşamazsınız ve hafızanızda unutulmayacak bir yere kazımış olursunuz.

Who Should Attend!

  • Makine öğrenmesi, kodlama ve veri analizi merakları olan öğrenciler

TAKE THIS COURSE

Tags

  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • Linear Modeling

Subscribers

1034

Lectures

21

TAKE THIS COURSE



Related Courses