Denetimsiz Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları — Ali Alsaç Ayşe Çınar Burcu Avcı Öztürk Burcu Öngen Bilir Elif Kartal Emine Uçar Fatma Önay Koçoğlu Gökçe Karahan Adalı Hasan Yiğit Melih Engin Metin Bilgin Mine Aydemir Dev Muhammed Burak Görentaş Murat Eser Murat Uçar Nuran Bayram Arlı Onur Barca Serkan Kardeş Sevda Gürsakal Topr

Teknolojik ilerlemeler hayatımızı derinden etkilemekte ve birçok alanda yenilikleri beraberinde getirmektedir Geçmişte elektriğin icadı ile yaşanan teknolojik devrim bugün yapay zekâ tabanlı ürün ve uygulamalarla günlük hayatımızı iş görme biçimlerimizi değiştirmektedir Denetimsiz Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları başlıklı bu kitap çok sayıda denetimsiz makine öğrenmesi algoritmasını hem teorik olarak açıklayarak hem de R ve Python uygulamalarıyla örnekleyerek okuyuculara kapsamlı bir rehber sunmayı amaçlamaktadır Kitapta 15 bölümde ele alınan algoritmalar arasında Temel Bileşenler Analizi Tekil Değer Ayrışımı Apriori Algoritması OneR Algoritması k Medoids Algoritması k Ortalamalar Algoritması Bulanık c Ortalamalar Algoritması DBSCAN Algoritması OPTICS Algoritması BIRCH Algoritması CURE Algoritması Kendini Örgütleyen Haritalar Algoritması Gauss Karma Modelleri Saklı Markov Modelleri ve Genetik Algoritmalar bulunmaktadır Kitaptaki her bir algoritmanın çalışma prensibi sağladığı avantajlar güçlü ve zayıf yönleri ve kullanım alanları anlatılmıştır Algoritmaların anlaşılması için hazırlanan pratik örnekler üzerinden R ve Python kodları adım adım açıklanmıştır Kitap bölümlerindeki R ve Python kodları kitap için açılan GitHub bağlantısında okuyuculara sunulmuştur 2022 yılında Prof Dr Nuran Bayram Arlı Prof Dr Sevda Gürsakal ve Doç Dr Melih Engin editörlüğünde yayınlanan Denetimli Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları adlı kitabın bir devamı niteliğinde olan ve alanında uzman yazarların katkılarıyla oluşturulan bu kitap özellikle denetimsiz makine öğrenmesi ile ilgilenen araştırmacılar öğrenciler ve sektör profesyonelleri için temel ve kapsamlı bir kaynak niteliğini taşımaktadır Tanıtım Bülteninden

Teknolojik ilerlemeler hayatımızı derinden etkilemekte ve birçok alanda yenilikleri beraberinde getirmektedir Geçmişte elektriğin icadı ile yaşanan teknolojik devrim bugün yapay zekâ tabanlı ürün ve uygulamalarla günlük hayatımızı iş görme biçimlerimizi değiştirmektedir Denetimsiz Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları başlıklı bu kitap çok sayıda denetimsiz makine öğrenmesi algoritmasını hem teorik olarak açıklayarak hem de R ve Python uygulamalarıyla örnekleyerek okuyuculara kapsamlı bir rehber sunmayı amaçlamaktadır Kitapta 15 bölümde ele alınan algoritmalar arasında Temel Bileşenler Analizi Tekil Değer Ayrışımı Apriori Algoritması OneR Algoritması k Medoids Algoritması k Ortalamalar Algoritması Bulanık c Ortalamalar Algoritması DBSCAN Algoritması OPTICS Algoritması BIRCH Algoritması CURE Algoritması Kendini Örgütleyen Haritalar Algoritması Gauss Karma Modelleri Saklı Markov Modelleri ve Genetik Algoritmalar bulunmaktadır Kitaptaki her bir algoritmanın çalışma prensibi sağladığı avantajlar güçlü ve zayıf yönleri ve kullanım alanları anlatılmıştır Algoritmaların anlaşılması için hazırlanan pratik örnekler üzerinden R ve Python kodları adım adım açıklanmıştır Kitap bölümlerindeki R ve Python kodları kitap için açılan GitHub bağlantısında okuyuculara sunulmuştur 2022 yılında Prof Dr Nuran Bayram Arlı Prof Dr Sevda Gürsakal ve Doç Dr Melih Engin editörlüğünde yayınlanan Denetimli Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları adlı kitabın bir devamı niteliğinde olan ve alanında uzman yazarların katkılarıyla oluşturulan bu kitap özellikle denetimsiz makine öğrenmesi ile ilgilenen araştırmacılar öğrenciler ve sektör profesyonelleri için temel ve kapsamlı bir kaynak niteliğini taşımaktadır

Teknolojik ilerlemeler hayatımızı derinden etkilemekte ve birçok alanda yenilikleri beraberinde getirmektedir Geçmişte elektriğin icadı ile yaşanan teknolojik devrim bugün yapay zekâ tabanlı ürün ve uygulamalarla günlük hayatımızı iş görme biçimlerimizi değiştirmektedir Denetimsiz Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları başlıklı bu kitap çok sayıda denetimsiz makine öğrenmesi algoritmasını hem teorik olarak açıklayarak hem de R ve Python uygulamalarıyla örnekleyerek okuyuculara kapsamlı bir rehber sunmayı amaçlamaktadır Kitapta 15 bölümde ele alınan algoritmalar arasında Temel Bileşenler Analizi Tekil Değer Ayrışımı Apriori Algoritması OneR Algoritması k Medoids Algoritması k Ortalamalar Algoritması Bulanık c Ortalamalar Algoritması DBSCAN Algoritması OPTICS Algoritması BIRCH Algoritması CURE Algoritması Kendini Örgütleyen Haritalar Algoritması Gauss Karma Modelleri Saklı Markov Modelleri ve Genetik Algoritmalar bulunmaktadır Kitaptaki her bir algoritmanın çalışma prensibi sağladığı avantajlar güçlü ve zayıf yönleri ve kullanım alanları anlatılmıştır Algoritmaların anlaşılması için hazırlanan pratik örnekler üzerinden R ve Python kodları adım adım açıklanmıştır Kitap bölümlerindeki R ve Python kodları kitap için açılan GitHub bağlantısında okuyuculara sunulmuştur 2022 yılında Prof Dr Nuran Bayram Arlı Prof Dr Sevda Gürsakal ve Doç Dr Melih Engin editörlüğünde yayınlanan Denetimli Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları adlı kitabın bir devamı niteliğinde olan ve alanında uzman yazarların katkılarıyla oluşturulan bu kitap özellikle denetimsiz makine öğrenmesi ile ilgilenen araştırmacılar öğrenciler ve sektör profesyonelleri için temel ve kapsamlı bir kaynak niteliğini taşımaktadır

Teknolojik ilerlemeler hayatımızı derinden etkilemekte ve birçok alanda yenilikleri beraberinde getirmektedir Geçmişte elektriğin icadı ile yaşanan teknolojik devrim bugün yapay zekâ tabanlı ürün ve uygulamalarla günlük hayatımızı iş görme biçimlerimizi değiştirmektedir Denetimsiz Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları başlıklı bu kitap çok sayıda denetimsiz makine öğrenmesi algoritmasını hem teorik olarak açıklayarak hem de R ve Python uygulamalarıyla örnekleyerek okuyuculara kapsamlı bir rehber sunmayı amaçlamaktadır Kitapta 15 bölümde ele alınan algoritmalar arasında Temel Bileşenler Analizi Tekil Değer Ayrışımı Apriori Algoritması OneR Algoritması k Medoids Algoritması k Ortalamalar Algoritması Bulanık c Ortalamalar Algoritması DBSCAN Algoritması OPTICS Algoritması BIRCH Algoritması CURE Algoritması Kendini Örgütleyen Haritalar Algoritması Gauss Karma Modelleri Saklı Markov Modelleri ve Genetik Algoritmalar bulunmaktadır Kitaptaki her bir algoritmanın çalışma prensibi sağladığı avantajlar güçlü ve zayıf yönleri ve kullanım alanları anlatılmıştır Algoritmaların anlaşılması için hazırlanan pratik örnekler üzerinden R ve Python kodları adım adım açıklanmıştır Kitap bölümlerindeki R ve Python kodları kitap için açılan GitHub bağlantısında okuyuculara sunulmuştur 2022 yılında Prof Dr Nuran Bayram Arlı Prof Dr Sevda Gürsakal ve Doç Dr Melih Engin editörlüğünde yayınlanan Denetimli Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları adlı kitabın bir devamı niteliğinde olan ve alanında uzman yazarların katkılarıyla oluşturulan bu kitap özellikle denetimsiz makine öğrenmesi ile ilgilenen araştırmacılar öğrenciler ve sektör profesyonelleri için temel ve kapsamlı bir kaynak niteliğini taşımaktadır

Teknolojik ilerlemeler hayatımızı derinden etkilemekte ve birçok alanda yenilikleri beraberinde getirmektedir Geçmişte elektriğin icadı ile yaşanan teknolojik devrim bugün yapay zekâ tabanlı ürün ve uygulamalarla günlük hayatımızı iş görme biçimlerimizi değiştirmektedir Denetimsiz Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları başlıklı bu kitap çok sayıda denetimsiz makine öğrenmesi algoritmasını hem teorik olarak açıklayarak hem de R ve Python uygulamalarıyla örnekleyerek okuyuculara kapsamlı bir rehber sunmayı amaçlamaktadır Kitapta 15 bölümde ele alınan algoritmalar arasında Temel Bileşenler Analizi Tekil Değer Ayrışımı Apriori Algoritması OneR Algoritması k Medoids Algoritması k Ortalamalar Algoritması Bulanık c Ortalamalar Algoritması DBSCAN Algoritması OPTICS Algoritması BIRCH Algoritması CURE Algoritması Kendini Örgütleyen Haritalar Algoritması Gauss Karma Modelleri Saklı Markov Modelleri ve Genetik Algoritmalar bulunmaktadır Kitaptaki her bir algoritmanın çalışma prensibi sağladığı avantajlar güçlü ve zayıf yönleri ve kullanım alanları anlatılmıştır Algoritmaların anlaşılması için hazırlanan pratik örnekler üzerinden R ve Python kodları adım adım açıklanmıştır Kitap bölümlerindeki R ve Python kodları kitap için açılan GitHub bağlantısında okuyuculara sunulmuştur 2022 yılında Prof Dr Nuran Bayram Arlı Prof Dr Sevda Gürsakal ve Doç Dr Melih Engin editörlüğünde yayınlanan Denetimli Makine Öğrenmesi Algoritmaları R ve Python Uygulamaları adlı kitabın bir devamı niteliğinde olan ve alanında uzman yazarların katkılarıyla oluşturulan bu kitap özellikle denetimsiz makine öğrenmesi ile ilgilenen araştırmacılar öğrenciler ve sektör profesyonelleri için temel ve kapsamlı bir kaynak niteliğini taşımaktadır