Sepete Ekle
Tüm Kategoriler
Tüm Kategoriler
2019 KPSS Kitapları
Akademik
Aksesuar
Bilgisayar
Bilim - Mühendislik
Biyoloji
Çevre Yer Bilimleri
Çocuk Kitapları
Edebiyat
Eğitim
Ekonomi
Felsefe
Genel Konular
Gezi ve Rehber Kitapları
Hobi
Hukuk
İnanç Kitapları - Mitolojiler
İnsan ve Toplum
İslam
Müzik
Periyodik Yayınlar
Politika Siyaset
Psikoloji
Sağlık
Sanat
Sosyoloji
Tarih
Yabancı Dilde Kitaplar
Yemek Kitapları
MAKİNE ÖĞRENMESİ TEORİK YÖNLERİ VE PYTHON UYGULAMALARI İLE BİR YAPAY ZEKA EKOLÜ ( MAKİNE ÖĞRENMESİ TEORİK YÖNLERİ VE PYTHON UYGULAMALARI İLE BİR YAPAY ZEKA EKOLÜ )
MAKİNE ÖĞRENMESİ Teorik Yönleri ve PYTHON Uygulamaları ile Bir YAPAY ZEKA Ekolü
MAKİNE ÖĞRENMESİ TEORİK YÖNLERİ VE PYTHON UYGULAMALARI İLE BİR YAPAY ZEKA EKOLÜ ( MAKİNE ÖĞRENMESİ TEORİK YÖNLERİ VE PYTHON UYGULAMALARI İLE BİR YAPAY ZEKA EKOLÜ )
Barkod
: 9786050331769
Basım Yılı
: Şubat 2020
Basım Dili
: Türkçe
Ebatı
: 19,5x27,5
Sayfa Sayısı
: 312
Cilt Durumu
: Karton Kapak
Boyut
: Normal Boy
Aynı gün kargo
(16:00'a kadar geçerli)
%19 İNDİRİM
Liste Fiyatı
35,00
İndirimli Fiyatı
28,35
Kazanılan Puan
85 NP
Bu kitabı 4,73 ₺'den başlayan taksitlerle satın alabilirsiniz.
Bu ürünü 222 kişi görüntüledi.
Kitap Tanıtımı

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

Ürünü Oyla:
Tüm yorumlar listeleniyor
Sırala: