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Makine Öğrenmesi: Teorik Yönleri ve Pyhton Uygulamaları İle Bir Yapay Zeka Ekolü
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Besondere Merkmale
Comprehensive Insights
Offers extensive coverage of both theoretical aspects and practical applications of machine learning, ensuring readers grasp the full scope of the subject.
Python Focus
Integrates Python applications, providing readers with hands-on experience and real-world examples to enhance their understanding and skills in machine learning.
Educational Resource
Serves as an invaluable resource for students and educators alike, catering to both newcomers and individuals seeking to deepen their AI knowledge.
Produktdetails
- Yapay zekanın bir alt alanı olarak ifade edilen makine öğrenmesi mühendislik, finans ve biyoinformatik'in başı çektiği birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmek için temelinde kalkülüs, doğrusal cebir ve istatistik barındıran bazı algoritmaların teorik olarak kavranması önemlidir. Bu algoritmaların teorik yönleri öğrenildikten sonra Python gibi kolay ve zengin kütüphane yapısına sahip bir programlama dili ile kodlanarak uygulama geliştirilebilir. Kitaptaki makine öğrenmesi algoritmalarının teorik yönleri titizlikle irdelenmiş, gerek duyulan doğrusal cebir ve istatistik konuları da özet olarak incelenmiştir. Özgün veri setleri içeren problemler kullanılarak her algoritma için Python uygulamaları geliştirilmiştir. Makine öğrenmesinin bir alt alanı olan Derin Öğrenme ile uygulama geliştirmek isteyen kişilerin de özellikle bu kitaptaki temel bilgileri öğrenmesi önemli bir alt yapı oluşturmalarını sağlayacaktır. Bu kitabı okuduktan sonra derin öğrenme mimarilerinin anlaşılması daha kolay olacaktır.Bu kitap kimler içindir?• Makine Öğrenmesi uygulaması geliştirmeye başlamak isteyen ancak nereden başlaması gerektiğini tam olarak bilmeyenler• Halihazırda Makine öğrenmesi uygulamaları geliştirenler• Fen, Mühendislik ve Sosyal Bilimler alanlarında Makine Öğrenmesi içeren tezler hazırlayanlar ve bilimsel çalışmalar yapanlarPython ve Gerekli Kurulumlar NumPy, Pandas ve Matplotlib Kütüphanelerinin Kullanımı Öğrenme Türleri Makine Öğrenmesinde Uygulama Geliştirme Süreçleri Python ile Veri Ön İşleme Süreci Doğrusal Regresyon Polinom Regresyon Çoklu Doğrusal Regresyon K-En Yakın Komşu Algoritması Naive Bayes Algoritması Lojistik Regresyon Yapay Sinir Ağları Destek Vektör Makinaları Daha fazla göster
| Yayıncı | Nobel Akademik Yayıncılık |
| Yayınlanma Tarihi | 4 Mart 2020 |
| Baskı | 3. |
| Dil | Türkçe |
| Baskı Uzunluğu | 312 sayfa |
| ISBN-10 | 6050331766 |
| ISBN-13 | 978-6050331769 |
| Boyutlar | 15 x 2 x 21.5 cm |
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Sinan Uğuz Format: Kağıt Kapak Editorial Review
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