Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulama — Sinan Uğuz

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

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

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

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