projeleri ve çalışmaları ne demek?

• Derin Öğrenme Projeleri:

  • Doğal Dil İşleme (NLP) görevleri için derin öğrenme modelleri geliştirme. Örneğin, metin sınıflandırma, duygu analizi veya makine çevirisi üzerine çalışmalar.
  • Görüntü işleme alanında evrişimsel sinir ağları (CNN) kullanarak nesne tanıma, görüntü segmentasyonu ve görüntü üretimi gibi projeler.
  • Önerilen Sistemler oluşturmak için tekrar eden sinir ağları (RNN) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) modelleri kullanılarak zaman serisi analizi ve tahminleme çalışmaları.

• Makine Öğrenmesi Projeleri:

  • Denetimli öğrenme algoritmaları (örneğin, destek vektör makineleri, karar ağaçları, rastgele ormanlar) ile sınıflandırma ve regresyon problemleri çözme.
  • Denetimsiz öğrenme teknikleri (örneğin, k-ortalama kümeleme, hiyerarşik kümeleme, boyut indirgeme) kullanarak veri kümelerindeki gizli yapıları keşfetme.
  • Pekiştirmeli öğrenme algoritmaları ile ajanların bir ortamda en iyi kararları vermesini sağlayan modeller geliştirme.

• Veri Analizi ve Görselleştirme Çalışmaları:

  • Büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistiksel analiz ve veri madenciliği tekniklerini uygulama.
  • Veri görselleştirme araçları (örneğin, Matplotlib, Seaborn, Tableau) kullanarak verileri etkili bir şekilde sunma ve yorumlama.
  • Keşifsel Veri Analizi (EDA) süreçlerini kullanarak verilerin temel özelliklerini anlama ve modelleme için ön hazırlık yapma.