Saat 14:00'a kadar verilen siparişleriniz AYNI GÜN KARGO. 4500 TL ve üzeri KARGO BEDAVA
logo

    Nobel Akademik Yayıncılık Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri Ve Python Uygulamaları - Sinan Uğuz

    Yazar: Yayınevi: Nobel Akademik Yayıncılık

    Saat 14:00'e kadar verdiğiniz siparişler aynı gün kargoya verilir.
    Saat 17:00'e kadar verdiğiniz siparişler ertesi gün servise çıkar.

    Ürün Açıklaması

    Yapay zekânın 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
    • Hâlihazırda Makine öğrenmesi uygulamaları geliştirenler
    • Fen, Mühendislik ve Sosyal Bilimler alanlarında Makine Öğrenmesi içeren tezler hazırlayanlar ve bilimsel çalışmalar yapanlar


    Python 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


    Özellikler

    Barkod 9786050331769

    Katkıda Bulunanlar