Python ile Makine Öğrenmesi: Temel Kavramlar - Sınıflandırma Regresyon - Kümeleme
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This book deals with all aspects of machine learning, enriched with applications for solving real-world problems in Python.
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- Kitap, uzun yıllar üniversitelerde Yapay Zekâ, Bulanık Mantık , Yapay Sinir Ağlan, Makine Öğrenmesi, Zeki Optimizasyon ve Veri Madenciliği derslerini anlatan yazarların notlarından, ders anlatımı esnasında öğrencilerinden gelen sorulardan ve mesleki tecrübelerinden oluşmaktadır.Makine öğrenmesi konularının tüm yönleriyle ele alındığı bu kitap, Python programlama dilinde verilen gerçek dünya problemlerinin çözümüne yönelik uygulamalarla zenginleştirilerek sunulmuştur. Bu bağlamda kitap içeriği, makine öğrenmesinde temel kavramlar, makine öğrenmesi süreci, model oluşturma ve değerlendirme, performans ölçütleri, veri bilimi, veri hazırlama ve görselleştirme, özellik mühendisliği, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları, pekiştirmeli öğrenme, yarı denetimli öğrenme konuları üzerine kuruludur. Tüm konular detaylı olarak ele alınmış ve her konuda uygulamalarda karşılaşılabilecek durumlar ile algoritmaların öne çıkan yönlerinin verilmesine özen gösterilmiştir.Kitabın anlatım dilinin yalın olması nedeniyle, kitaptan sadece üniversite öğrencileri değil konuyla ilgilenen her yaştan okuyucu da yararlanabilir.Bu kitap temel Türkçe kaynak olarak, Yapay Zekâya ilişkin yayınlanacak olan üç kitaplık serinin ikinci kitabıdır. Serinin ilk kitabı Python ile Yapay Zekaya Giriş yayınlanmıştır. Derin Öğrenme ve açıklanabilir yapay zekâ gibi konuları kapsayacak olan üçüncü kitap Python ile Derin Öğrenme ve ileri Konular kitabı ise yazarlar tarafından hazırlanmaktadır. Daha fazla göster
| Yayıncı | Seçkin Yayıncılık |
| Yayınlanma Tarihi | 1 Ocak 2024 |
| Dil | Türkçe |
| Baskı Uzunluğu | 516 sayfa |
| ISBN-10 | 9750290275 |
| ISBN-13 | 978-9750290275 |
| Boyutlar | 1 x 16 x 24 cm |
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Ideal for individuals new to machine learning seeking foundational knowledge in Python applications.
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Students of Data Science
Perfect resource for data science students looking to understand core concepts through practical examples and exercises.
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Professionals Upskilling
Great for professionals wanting to enhance their skill set or transition into data-centric roles through machine learning.
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Advanced Practitioners
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Ömer Deperlioğlu Editorial Review
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- Comprehensive coverage of machine learning basics.
- Practical applications for real-world problem solving in Python.
- Easy-to-understand narrative suitable for all ages.
- Includes supervised, unsupervised, and reinforcement learning algorithms.
- Detailed discussions on model creation, evaluation, and data science.
- Part of a three-book series on Artificial Intelligence.
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