Makine Öğrenmesi Eğitimi

 

Stata ile Makine Öğrenmesi Eğitimi, klasik ekonometrik altyapıyı koruyarak makine öğrenmesi yöntemlerini Stata ortamında sistematik ve uygulamalı biçimde öğretmeyi amaçlayan, birbirini tamamlayan beş ayrı özel eğitimden oluşmaktadır. Eğitim serisi, “tahmin–çıkarım–model seçimi” üçlüsünü merkeze alır; kara kutu yaklaşımlar yerine, kullanılan yöntemlerin mantığını, varsayımlarını ve sınırlarını açık biçimde tartışır. Tüm eğitimler çevrim içi olarak yürütülmekte ve her biri 2 gün / 8 saat olacak şekilde tasarlanmıştır.

 

Serinin ilk üç eğitimi Stata’nın kendi makine öğrenmesi ekosistemine odaklanmaktadır. ML1, düzenlileştirme ve model seçimi konularını Lasso, inferential Lasso ve optimal subset yaklaşımları üzerinden ele alarak yüksek boyutlu veri yapılarında tahmin ve çıkarım sorunlarını ayrıntılı biçimde işler; zaman serisi ve panel veri uygulamalarıyla klasik regresyon çerçevesi genişletilir. ML2, sınıflandırma problemlerine odaklanarak diskriminant analizinden en yakın komşulara, destek vektör makinelerinden ağaç tabanlı yöntemlere ve rassal ormanlara uzanan geniş bir yöntem setini kapsar. ML3 ise yapay sinir ağları ve metin tabanlı tahmin uygulamalarıyla Stata’da doğrusal olmayan ve veri-yoğun problemler için kullanılan modern araçları tanıtır; duygu analizi ve metin sınıflandırması gibi güncel örnekler üzerinden ilerler.

 

Serinin son iki eğitimi, Stata–H2O entegrasyonu üzerinden uçtan uca makine öğrenmesi iş akışlarını, ensemble yöntemlerini ve açıklanabilirlik konusunu ele alır. ML4, veri hazırlamadan model seçimine, çapraz doğrulamadan erken durdurmaya kadar tüm süreci bütüncül bir çerçevede göstererek pratik bir üretim aklı kazandırır. ML5 ise tahmin sonuçlarının nasıl yorumlanacağına, sınıflandırma ve sayım modellerinde açıklanabilirliğin nasıl sağlanacağına ve dengesiz veri yapıları gibi ileri uygulama sorunlarına odaklanır. Bu bütüncül yapı sayesinde eğitim serisi, makine öğrenmesini “amaçsız bir tahmin aracı” olarak değil, iktisat, finans ve sosyal bilimlerde kontrollü, yorumlanabilir ve uygulamaya dönük bir analiz çerçevesi olarak konumlandırır.

 

Eğitimler online olarak verilmektedir.

 

• Eğitim ML1. Stata ile Makine Öğrenmesi: Düzenlileştirme ve Model Seçimi
  

  • 2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)
  • Toplam 8 Saat
  • Kategori: Özel Eğitim

• Eğitim ML2. Stata ile Makine Öğrenmesi: Sınıflandırma ve Ağaç Tabanlı Yöntemler

  • 2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)
  • Toplam 8 Saat
  • Kategori: Özel Eğitim

• Eğitim ML3. Stata ile Makine Öğrenmesi: Yapay Sinir Ağları ve Metin Tabanlı Tahmin

  • 2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)
  • Toplam 8 Saat
  • Kategori: Özel Eğitim

• Eğitim ML4. Stata ile Makine Öğrenmesi: Uçtan Uca İş Akışı ve Ensemble Yöntemleri (H2O)

  • 2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)
  • Toplam 8 Saat
  • Kategori: Özel Eğitim

• Eğitim ML5. Stata ile Makine Öğrenmesi: Açıklanabilirlik ve İleri Uygulamalar (H2O)

  • 2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)
  • Toplam 8 Saat
  • Kategori: Özel Eğitim