Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları PDF indir

Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları Kısa Özet

Yapay zekânın bir alt alanı olarak ifade edilen makine öğrenmesi mühendislik, finans ve biyoinformatik`in başı çektiği bir çok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmek için temelinde kalkülüs, doğrusal cebir ve istatistik barındıran bazı algoritmaların teorik olarak kavranması mühimdir. Bu algoritmaların teorik yönleri bilgisine ulaşıldıkten 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 bireylerin de özellikle bu kitaptaki temel bilgileri öğrenmesi mühim bir alt yapı oluşturmalarını sağlayacaktır. Bu kitabı okuduktan sonra derin öğrenme mimarilerinin bilinmesi daha kolaylaşacaktır.

Bu kitap kimler içindir?

• Makine Öğrenmesi uygulaması daha da ilerletmeye başlamak isteyen fakat nereden başlaması gerektiğini tam anlamıyla 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

Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları PdF indirmek için Tıklayın