Makine ve Gemi Mühendisliği Örnekleriyle Veri Ön İşleme ve Makine Öğrenmesine Hazırlık — Amir Rahmanparast

Makine ve Gemi Mühendisliği Örnekleriyle Veri Ön İşleme ve Makine Öğrenmesine Hazırlık mühendislik alanlarında makine öğrenmesine başlamadan önce verinin nasıl hazırlanması gerektiğini sade ve uygulamaya dönük bir dille ele almaktadır Kitapta veri türleri eksik veriler aykırı değerler ölçeklendirme kategorik kodlama ve özellik seçimi gibi temel konular makine mühendisliği HVAC sistemleri ve gemi mühendisliği örnekleriyle açıklanmaktadır Bu çalışma okuyucuya yalnızca makine öğrenmesi yöntemlerini değil bu yöntemlerden önce veriyi doğru anlama temizleme ve modele uygun hâle getirme mantığını kazandırmayı amaçlamaktadır Makine öğrenmesine yeni başlayan mühendislik öğrencileri araştırmacılar ve uygulamalı veri analiziyle ilgilenen okuyucular için temel bir kaynak niteliğindedir Saygılarımla Amir RAHMANPARAST Tanıtım Bülteninden

Makine ve Gemi Mühendisliği Örnekleriyle Veri Ön İşleme ve Makine Öğrenmesine Hazırlık mühendislik alanlarında makine öğrenmesine başlamadan önce verinin nasıl hazırlanması gerektiğini sade ve uygulamaya dönük bir dille ele almaktadır Kitapta veri türleri eksik veriler aykırı değerler ölçeklendirme kategorik kodlama ve özellik seçimi gibi temel konular makine mühendisliği HVAC sistemleri ve gemi mühendisliği örnekleriyle açıklanmaktadır Bu çalışma okuyucuya yalnızca makine öğrenmesi yöntemlerini değil bu yöntemlerden önce veriyi doğru anlama temizleme ve modele uygun hâle getirme mantığını kazandırmayı amaçlamaktadır Makine öğrenmesine yeni başlayan mühendislik öğrencileri araştırmacılar ve uygulamalı veri analiziyle ilgilenen okuyucular için temel bir kaynak niteliğindedir Saygılarımla Amir RAHMANPARAST

Makine ve Gemi Mühendisliği Örnekleriyle Veri Ön İşleme ve Makine Öğrenmesine Hazırlık mühendislik alanlarında makine öğrenmesine başlamadan önce verinin nasıl hazırlanması gerektiğini sade ve uygulamaya dönük bir dille ele almaktadır Kitapta veri türleri eksik veriler aykırı değerler ölçeklendirme kategorik kodlama ve özellik seçimi gibi temel konular makine mühendisliği HVAC sistemleri ve gemi mühendisliği örnekleriyle açıklanmaktadır Bu çalışma okuyucuya yalnızca makine öğrenmesi yöntemlerini değil bu yöntemlerden önce veriyi doğru anlama temizleme ve modele uygun hâle getirme mantığını kazandırmayı amaçlamaktadır Makine öğrenmesine yeni başlayan mühendislik öğrencileri araştırmacılar ve uygulamalı veri analiziyle ilgilenen okuyucular için temel bir kaynak niteliğindedir Saygılarımla Amir RAHMANPARAST

Makine ve Gemi Mühendisliği Örnekleriyle Veri Ön İşleme ve Makine Öğrenmesine Hazırlık mühendislik alanlarında makine öğrenmesine başlamadan önce verinin nasıl hazırlanması gerektiğini sade ve uygulamaya dönük bir dille ele almaktadır Kitapta veri türleri eksik veriler aykırı değerler ölçeklendirme kategorik kodlama ve özellik seçimi gibi temel konular makine mühendisliği HVAC sistemleri ve gemi mühendisliği örnekleriyle açıklanmaktadır Bu çalışma okuyucuya yalnızca makine öğrenmesi yöntemlerini değil bu yöntemlerden önce veriyi doğru anlama temizleme ve modele uygun hâle getirme mantığını kazandırmayı amaçlamaktadır Makine öğrenmesine yeni başlayan mühendislik öğrencileri araştırmacılar ve uygulamalı veri analiziyle ilgilenen okuyucular için temel bir kaynak niteliğindedir Saygılarımla Amir RAHMANPARAST

Makine ve Gemi Mühendisliği Örnekleriyle Veri Ön İşleme ve Makine Öğrenmesine Hazırlık mühendislik alanlarında makine öğrenmesine başlamadan önce verinin nasıl hazırlanması gerektiğini sade ve uygulamaya dönük bir dille ele almaktadır Kitapta veri türleri eksik veriler aykırı değerler ölçeklendirme kategorik kodlama ve özellik seçimi gibi temel konular makine mühendisliği HVAC sistemleri ve gemi mühendisliği örnekleriyle açıklanmaktadır Bu çalışma okuyucuya yalnızca makine öğrenmesi yöntemlerini değil bu yöntemlerden önce veriyi doğru anlama temizleme ve modele uygun hâle getirme mantığını kazandırmayı amaçlamaktadır Makine öğrenmesine yeni başlayan mühendislik öğrencileri araştırmacılar ve uygulamalı veri analiziyle ilgilenen okuyucular için temel bir kaynak niteliğindedir Saygılarımla Amir RAHMANPARAST