Makine Öğrenmesinde Açıklanabilirlik Kavramı Derin Pekiştirmeli Öğrenme ve Sembolik Regresyon ile Hibrit Yaklaşım — Volkan Eteman
Makine Öğrenmesinde Açıklanabilirlik Kavramı Derin Pekiştirmeli Öğrenme ve Sembolik Regresyon ile Hibrit Yaklaşım
Volkan EtemanAkademisyen Kitabevi
Makine Öğrenmesinde Açıklanabilirlik Kavramı Derin Pekiştirmeli Öğrenme ve Sembolik Regresyon ile Hibrit Yaklaşım
Volkan EtemanVolkan Eteman tarafından kaleme alınan Makine Öğrenmesinde Açıklanabilirlik Kavramı Derin Pekiştirmeli Öğrenme ve Sembolik Regresyon ile Hi Akademisyen Kitabevi eseri olarak okurlarla buluşuyor Makine Öğrenmesinde Açıklanabilirlik Kavramı Derin Pekiştirmeli Öğrenme ve Sembolik Regresyon ile Hi Volkan Eteman Kitap Özeti Bu çalışmada genelleştirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme derin öğrenme ve sembolik regresyon bağlamında hibrit bir yaklaşım ve algoritma önerilmiştir Algoritma finansal alanda karar verme kavramı altında yer alan algoritmik ticaret bağlamında ve bitcoin özelinde incelenmiştir Çalışma yapay öğrenme ile eğitilen bir modelin genelleştirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyeceği kavramı etrafındaki hipotez ve araştırma sorularını incelemektedir Çalışmanın metodolojisinde kullanılan yöntemlerden pekiştirmeli öğrenme kapsamlı ve sistematik bir mantıksal süreç ile ele alınmış olup pekiştirmeli öğrenmenin kronolojik gelişiminde ortaya çıkan yöntemlerin ve algoritmaların hangi eksikliği gidermek için ortaya çıktığı ve hangi soruya cevap verdiği başlıklar altında irdelenmiştir Yayınevi Akademisyen Kitabevi Yazar Volkan Eteman Sayfa 194 Sayfa Kağıt 1 Hamur Boyut 16 00x24 00 cm Basım Yılı Aralık 2024 Barkod 9786253751401 Kategori Başvuru Kitapları Araştırma İnceleme
Akademisyen Kitabevi
Bu çalışmada genelleştirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme derin öğrenme ve sembolik regresyon bağlamında hibrit bir yaklaşım ve algoritma önerilmiştir Algoritma finansal alanda karar verme kavramı altında yer alan algoritmik ticaret bağlamında ve bitcoin özelinde incelenmiştir Çalışma yapay öğrenme ile eğitilen bir modelin genelleştirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyeceği kavramı etrafındaki hipotez ve araştırma sorularını incelemektedir Çalışmanın metodolojisinde kullanılan yöntemlerden pekiştirmeli öğrenme kapsamlı ve sistematik bir mantıksal süreç ile ele alınmış olup pekiştirmeli öğrenmenin kronolojik gelişiminde ortaya çıkan yöntemlerin ve algoritmaların hangi eksikliği gidermek için ortaya çıktığı ve hangi soruya cevap verdiği başlıklar altında irdelenmiştir
Akademisyen Kitabevi
Bu çalışmada genelleştirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme derin öğrenme ve sembolik regresyon bağlamında hibrit bir yaklaşım ve algoritma önerilmiştir Algoritma finansal alanda karar verme kavramı altında yer alan algoritmik ticaret bağlamında ve bitcoin özelinde incelenmiştir Çalışma yapay öğrenme ile eğitilen bir modelin genelleştirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyeceği kavramı etrafındaki hipotez ve araştırma sorularını incelemektedir Çalışmanın metodolojisinde kullanılan yöntemlerden pekiştirmeli öğrenme kapsamlı ve sistematik bir mantıksal süreç ile ele alınmış olup pekiştirmeli öğrenmenin kronolojik gelişiminde ortaya çıkan yöntemlerin ve algoritmaların hangi eksikliği gidermek için ortaya çıktığı ve hangi soruya cevap verdiği başlıklar altında irdelenmiştir
Akademisyen Kitabevi
Bu çalışmada genelleştirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme derin öğrenme ve sembolik regresyon bağlamında hibrit bir yaklaşım ve algoritma önerilmiştir Algoritma finansal alanda karar verme kavramı altında yer alan algoritmik ticaret bağlamında ve bitcoin özelinde incelenmiştir Çalışma yapay öğrenme ile eğitilen bir modelin genelleştirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyeceği kavramı etrafındaki hipotez ve araştırma sorularını incelemektedir Çalışmanın metodolojisinde kullanılan yöntemlerden pekiştirmeli öğrenme kapsamlı ve sistematik bir mantıksal süreç ile ele alınmış olup pekiştirmeli öğrenmenin kronolojik gelişiminde ortaya çıkan yöntemlerin ve algoritmaların hangi eksikliği gidermek için ortaya çıktığı ve hangi soruya cevap verdiği başlıklar altında irdelenmiştir
Akademisyen Kitabevi
Bu çalışmada genelleştirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme derin öğrenme ve sembolik regresyon bağlamında hibrit bir yaklaşım ve algoritma önerilmiştir Algoritma finansal alanda karar verme kavramı altında yer alan algoritmik ticaret bağlamında ve bitcoin özelinde incelenmiştir Çalışma yapay öğrenme ile eğitilen bir modelin genelleştirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyeceği kavramı etrafındaki hipotez ve araştırma sorularını incelemektedir Çalışmanın metodolojisinde kullanılan yöntemlerden pekiştirmeli öğrenme kapsamlı ve sistematik bir mantıksal süreç ile ele alınmış olup pekiştirmeli öğrenmenin kronolojik gelişiminde ortaya çıkan yöntemlerin ve algoritmaların hangi eksikliği gidermek için ortaya çıktığı ve hangi soruya cevap verdiği başlıklar altında irdelenmiştir