Crash Course'ta Makine Öğrenimi sürecinde ilerlerken tf.keras'ta modelleri kodlayarak makine öğrenimi kavramlarını hayata geçireceksiniz. Colab'ı programlama ortamı olarak kullanırsınız. Colab, Google'ın Jupyter Notebook sürümüdür. Jupyter Not Defteri gibi Colab da metin, kod, grafik ve program çıktısını birleştiren etkileşimli bir Python programlama ortamı sağlar.
NumPy ve pandalar
tf.keras için aşağıdaki açık kaynaklı Python kitaplıklarının en azından biraz anlaşılması gerekir:
- Dizileri temsil etmeyi ve doğrusal cebir işlemlerini basitleştirmeyi sağlayan NumPy.
- Veri kümelerindeki verileri kolayca temsil etmek amacıyla pandas'ı kullanabilirsiniz.
NumPy veya panda hakkında bilginiz yoksa lütfen aşağıdaki iki Colab alıştırmasını yaparak başlayın:
- Bu kurs için ihtiyacınız olan tüm NumPy bilgilerini içeren NumPy UltraHızlı Eğitim Colab egzersizi.
- Bu kurs için ihtiyaç duyduğunuz tüm panda bilgilerini sağlayan pandas UltraQuick Eğitimi Colab egzersizi.
tf.keras ile doğrusal regresyon
NumPy ve pandalarda yetkinlik kazandıktan sonra tf.keras'ta doğrusal regresyon ve hiperparametre ayarını keşfetmek için aşağıdaki iki Colab alıştırmasını yapın:
- Yapay Veriler ile Doğrusal Regresyon, bir oyuncak veri kümesiyle doğrusal regresyonu inceleyen bir Colab egzersizidir.
- Gerçek Veri Kümesi ile Doğrusal Regresyon Colab alıştırması, gerçek bir veri kümesinde yapmanız gereken analiz türleri konusunda size yol gösterir.
Programlama alıştırmaları Colaboratory platformunu kullanarak doğrudan tarayıcınızda çalışır (kurulum gerekmez). Colaboratory, başlıca tarayıcıların çoğunda desteklenir ve Chrome ve Firefox'un masaüstü sürümlerinde en ayrıntılı şekilde test edilmiştir. Alıştırmaları çevrimdışı olarak indirip çalıştırmayı tercih ederseniz yerel bir ortam oluşturmak için bu talimatlara bakın.