Tarım Gıda ve Yaşam Bilimlerinde R ile Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği — Tahtalı Yalçın

Bu kitap klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır KNN SVM Naive Bayes CHAID CART Ayırma Analizi Random Forests C5 0 GBM XGBoost vb çok sayıda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yanında yapay sinir ağları ANN ve evrişimsel sinir ağları CNN gibi derin öğrenme yöntemleri kitapta ayrıntılı anlatılmaktadır Kitapta ANN ve CNN için özel bir bölüm ayrılmış Keras ve TensorFlow ile aktarmalı öğrenme veri çoğaltma parametre ayarlama ve Shiny uygulaması geliştirme konularında kapsamlı örnekler sunulmuştur Denetimsiz öğrenmede kümeleme yöntemleri birliktelik kuralları ve boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan yöntemler tanıtılmaktadır Kitapta ayrıca regresyon modelleriyle öğrenme konusu MARS ve NNS gibi yeni yöntemler de eklenerek incelenmektedir Bunun yanında makine öğrenmesi ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ve modellerin karşılaştırılması için uygulamalar yapılmış karşılaştırmalarda kullanılabilecek tüm başarım ölçütleri ayrıntılı şekilde anlatılmış ve kodları verilmiştir Tarım ve gıda makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılması gereken alanların ilk sıralarında gelmektedir Tarımsal ürünler ve gıda arzının arttırılması ancak aynı zamanda ekosistem ve küresel kaynakların korunmasını sağlamak için yapılacak iş ve uygulamalarda makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin önemi gittikçe artmaktadır Bu nedenle kitapta verilen örneklerde tarım gıda çevre biyoloji ve genetik gibi yaşam bilimleriyle ilgili alanlarda veri setleri kullanılarak okuyucunun konuya daha hızlı uyumu amaçlanmıştır Bu kitapta makine öğrenmesi ve veri madenciliği için programlama ve örnek uygulamalar R ile yapılmıştır R istatistik analiz veri bilimi ve makine öğrenmesi de dâhil hemen her dalda hazırlanmış yaklaşık 27 000 paketi ile büyük kolaylıklar ve esneklikler sunan açık kaynak özgür ve ücretsiz devasa bir ekosistem durumundadır Kitapta en temel düzeyden başlayarak tam anlamıyla profesyonel uygulamalar yapabilmek için gerekli R kodları sunulmaktadır Tanıtım Bülteninden

Bu kitap klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır KNN SVM Naive Bayes CHAID CART Ayırma Analizi Random Forests C5 0 GBM XGBoost vb çok sayıda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yanında yapay sinir ağları ANN ve evrişimsel sinir ağları CNN gibi derin öğrenme yöntemleri kitapta ayrıntılı anlatılmaktadır Kitapta ANN ve CNN için özel bir bölüm ayrılmış Keras ve TensorFlow ile aktarmalı öğrenme veri çoğaltma parametre ayarlama ve Shiny uygulaması geliştirme konularında kapsamlı örnekler sunulmuştur Denetimsiz öğrenmede kümeleme yöntemleri birliktelik kuralları ve boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan yöntemler tanıtılmaktadır Kitapta ayrıca regresyon modelleriyle öğrenme konusu MARS ve NNS gibi yeni yöntemler de eklenerek incelenmektedir Bunun yanında makine öğrenmesi ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ve modellerin karşılaştırılması için uygulamalar yapılmış karşılaştırmalarda kullanılabilecek tüm başarım ölçütleri ayrıntılı şekilde anlatılmış ve kodları verilmiştir Tarım ve gıda makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılması gereken alanların ilk sıralarında gelmektedir Tarımsal ürünler ve gıda arzının arttırılması ancak aynı zamanda ekosistem ve küresel kaynakların korunmasını sağlamak için yapılacak iş ve uygulamalarda makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin önemi gittikçe artmaktadır Bu nedenle kitapta verilen örneklerde tarım gıda çevre biyoloji ve genetik gibi yaşam bilimleriyle ilgili alanlarda veri setleri kullanılarak okuyucunun konuya daha hızlı uyumu amaçlanmıştır Bu kitapta makine öğrenmesi ve veri madenciliği için programlama ve örnek uygulamalar R ile yapılmıştır R istatistik analiz veri bilimi ve makine öğrenmesi de dâhil hemen her dalda hazırlanmış yaklaşık 27 000 paketi ile büyük kolaylıklar ve esneklikler sunan açık kaynak özgür ve ücretsiz devasa bir ekosistem durumundadır Kitapta en temel düzeyden başlayarak tam anlamıyla profesyonel uygulamalar yapabilmek için gerekli R kodları sunulmaktadır

Bu kitap klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır KNN SVM Naive Bayes CHAID CART Ayırma Analizi Random Forests C5 0 GBM XGBoost vb çok sayıda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yanında yapay sinir ağları ANN ve evrişimsel sinir ağları CNN gibi derin öğrenme yöntemleri kitapta ayrıntılı anlatılmaktadır Kitapta ANN ve CNN için özel bir bölüm ayrılmış Keras ve TensorFlow ile aktarmalı öğrenme veri çoğaltma parametre ayarlama ve Shiny uygulaması geliştirme konularında kapsamlı örnekler sunulmuştur Denetimsiz öğrenmede kümeleme yöntemleri birliktelik kuralları ve boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan yöntemler tanıtılmaktadır Kitapta ayrıca regresyon modelleriyle öğrenme konusu MARS ve NNS gibi yeni yöntemler de eklenerek incelenmektedir Bunun yanında makine öğrenmesi ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ve modellerin karşılaştırılması için uygulamalar yapılmış karşılaştırmalarda kullanılabilecek tüm başarım ölçütleri ayrıntılı şekilde anlatılmış ve kodları verilmiştir Tarım ve gıda makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılması gereken alanların ilk sıralarında gelmektedir Tarımsal ürünler ve gıda arzının arttırılması ancak aynı zamanda ekosistem ve küresel kaynakların korunmasını sağlamak için yapılacak iş ve uygulamalarda makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin önemi gittikçe artmaktadır Bu nedenle kitapta verilen örneklerde tarım gıda çevre biyoloji ve genetik gibi yaşam bilimleriyle ilgili alanlarda veri setleri kullanılarak okuyucunun konuya daha hızlı uyumu amaçlanmıştır Bu kitapta makine öğrenmesi ve veri madenciliği için programlama ve örnek uygulamalar R ile yapılmıştır R istatistik analiz veri bilimi ve makine öğrenmesi de dâhil hemen her dalda hazırlanmış yaklaşık 27 000 paketi ile büyük kolaylıklar ve esneklikler sunan açık kaynak özgür ve ücretsiz devasa bir ekosistem durumundadır Kitapta en temel düzeyden başlayarak tam anlamıyla profesyonel uygulamalar yapabilmek için gerekli R kodları sunulmaktadır

Bu kitap klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır KNN SVM Naive Bayes CHAID CART Ayırma Analizi Random Forests C5 0 GBM XGBoost vb çok sayıda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yanında yapay sinir ağları ANN ve evrişimsel sinir ağları CNN gibi derin öğrenme yöntemleri kitapta ayrıntılı anlatılmaktadır Kitapta ANN ve CNN için özel bir bölüm ayrılmış Keras ve TensorFlow ile aktarmalı öğrenme veri çoğaltma parametre ayarlama ve Shiny uygulaması geliştirme konularında kapsamlı örnekler sunulmuştur Denetimsiz öğrenmede kümeleme yöntemleri birliktelik kuralları ve boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan yöntemler tanıtılmaktadır Kitapta ayrıca regresyon modelleriyle öğrenme konusu MARS ve NNS gibi yeni yöntemler de eklenerek incelenmektedir Bunun yanında makine öğrenmesi ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ve modellerin karşılaştırılması için uygulamalar yapılmış karşılaştırmalarda kullanılabilecek tüm başarım ölçütleri ayrıntılı şekilde anlatılmış ve kodları verilmiştir Tarım ve gıda makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılması gereken alanların ilk sıralarında gelmektedir Tarımsal ürünler ve gıda arzının arttırılması ancak aynı zamanda ekosistem ve küresel kaynakların korunmasını sağlamak için yapılacak iş ve uygulamalarda makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin önemi gittikçe artmaktadır Bu nedenle kitapta verilen örneklerde tarım gıda çevre biyoloji ve genetik gibi yaşam bilimleriyle ilgili alanlarda veri setleri kullanılarak okuyucunun konuya daha hızlı uyumu amaçlanmıştır Bu kitapta makine öğrenmesi ve veri madenciliği için programlama ve örnek uygulamalar R ile yapılmıştır R istatistik analiz veri bilimi ve makine öğrenmesi de dâhil hemen her dalda hazırlanmış yaklaşık 27 000 paketi ile büyük kolaylıklar ve esneklikler sunan açık kaynak özgür ve ücretsiz devasa bir ekosistem durumundadır Kitapta en temel düzeyden başlayarak tam anlamıyla profesyonel uygulamalar yapabilmek için gerekli R kodları sunulmaktadır

Yalçın Tahtalı tarafından kaleme alınan Tarım Gıda ve Yaşam Bilimlerinde R ile Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği Nobel Akademik Yayıncılık eseri olarak okurlarla buluşuyor Tarım Gıda ve Yaşam Bilimlerinde R ile Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği Yalçın Tahtalı Kitap Özeti Bu kitap klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır KNN SVM Naive Bayes CHAID CART Ayırma Analizi Random Forests C5 0 GBM XGBoost vb çok sayıda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yanında yapay sinir ağları ANN ve evrişimsel sinir ağları CNN gibi derin öğrenme yöntemleri kitapta ayrıntılı anlatılmaktadır Kitapta ANN ve CNN için özel bir bölüm ayrılmış Keras ve TensorFlow ile aktarmalı öğrenme veri çoğaltma parametre ayarlama ve Shiny uygulaması geliştirme konularında kapsamlı örnekler sunulmuştur Denetimsiz öğrenmede kümeleme yöntemleri birliktelik kuralları ve boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan yöntemler tanıtılmaktadır Kitapta ayrıca regresyon modelleriyle öğrenme konusu MARS ve NNS gibi yeni yöntemler de eklenerek incelenmektedir Bunun yanında makine öğrenmesi ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ve modellerin karşılaştırılması için uygulamalar yapılmış karşılaştırmalarda kullanılabilecek tüm başarım ölçütleri ayrıntılı şekilde anlatılmış ve kodları verilmiştir Tarım ve gıda makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılması gereken alanların ilk sıralarında gelmektedir Tarımsal ürünler ve gıda arzının arttırılması ancak aynı zamanda ekosistem ve küresel kaynakların korunmasını sağlamak için yapılacak iş ve uygulamalarda makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin önemi gittikçe artmaktadır Bu nedenle kitapta verilen örneklerde tarım gıda çevre biyoloji ve genetik gibi yaşam bilimleriyle ilgili alanlarda veri setleri kullanılarak okuyucunun konuya daha hızlı uyumu amaçlanmıştır Bu kitapta makine öğrenmesi ve veri madenciliği için programlama ve örnek uygulamalar R ile yapılmıştır R istatistik analiz veri bilimi ve makine öğrenmesi de dâhil hemen her dalda hazırlanmış yaklaşık 27 000 paketi ile büyük kolaylıklar ve esneklikler sunan açık kaynak özgür ve ücretsiz devasa bir ekosistem durumundadır Kitapta en temel düzeyden başlayarak tam anlamıyla profesyonel uygulamalar yapabilmek için gerekli R kodları sunulmaktadır Yayınevi Nobel Akademik Yayıncılık Yazar Yalçın Tahtalı Sayfa 686 Sayfa Kağıt 2 Hamur Boyut 16 50x24 00 cm Basım Yılı Ekim 2022 Barkod 9786254272868 Kategori Tıp Sağlık

Bu kitap klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır KNN SVM Naive Bayes CHAID CART Ayırma Analizi Random Forests C5 0 GBM XGBoost vb çok sayıda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yanında yapay sinir ağları ANN ve evrişimsel sinir ağları CNN gibi derin öğrenme yöntemleri kitapta ayrıntılı anlatılmaktadır Kitapta ANN ve CNN için özel bir bölüm ayrılmış Keras ve TensorFlow ile aktarmalı öğrenme veri çoğaltma parametre ayarlama ve Shiny uygulaması geliştirme konularında kapsamlı örnekler sunulmuştur Denetimsiz öğrenmede kümeleme yöntemleri birliktelik kuralları ve boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan yöntemler tanıtılmaktadır Kitapta ayrıca regresyon modelleriyle öğrenme konusu MARS ve NNS gibi yeni yöntemler de eklenerek incelenmektedir Bunun yanında makine öğrenmesi ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ve modellerin karşılaştırılması için uygulamalar yapılmış karşılaştırmalarda kullanılabilecek tüm başarım ölçütleri ayrıntılı şekilde anlatılmış ve kodları verilmiştir Tarım ve gıda makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılması gereken alanların ilk sıralarında gelmektedir Tarımsal ürünler ve gıda arzının arttırılması ancak aynı zamanda ekosistem ve küresel kaynakların korunmasını sağlamak için yapılacak iş ve uygulamalarda makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin önemi gittikçe artmaktadır Bu nedenle kitapta verilen örneklerde tarım gıda çevre biyoloji ve genetik gibi yaşam bilimleriyle ilgili alanlarda veri setleri kullanılarak okuyucunun konuya daha hızlı uyumu amaçlanmıştır Bu kitapta makine öğrenmesi ve veri madenciliği için programlama ve örnek uygulamalar R ile yapılmıştır R istatistik analiz veri bilimi ve makine öğrenmesi de dâhil hemen her dalda hazırlanmış yaklaşık 27 000 paketi ile büyük kolaylıklar ve esneklikler sunan açık kaynak özgür ve ücretsiz devasa bir ekosistem durumundadır Kitapta en temel düzeyden başlayarak tam anlamıyla profesyonel uygulamalar yapabilmek için gerekli R kodları sunulmaktadır