Geldik en son derse. Yapay Sinir Ağları. Bu sefer teknik kısmına biraz daha fazla zaman ayırdım. Ne de olsa artık
Kategori: Ders
Tahmin ve Çıkarım 9 – Destek Vektör Makineleri
Yeni bir güdümlü öğrenme yöntemi ile tekrar karşınızdayım. Bu konuyu anlatmayı çok seviyorum çünkü işin geometrisi, bütün hikâyeyi açıkça ortaya
Tahmin ve Çıkarım 8 – Güdümsüz Öğrenme
Uzunca bir süredir güdümlü öğrenme yöntemlerinden bahsediyoruz. Örneğin çıktıları verilmiş veri kümesini kullanarak geliştirdiğimiz modellerle, test verisini doğru biçimde etiketlemeye
Tahmin ve Çıkarım 7 – Karar Ağaçları
Diyelim birisine sadece bir yapay öğrenme yöntemi anlatacaksınız ve o kişi bu konulara hiç aşina değil. Hangi yöntemi seçerdiniz? Benim
Tahmin ve Çıkarım 6 – Tekrar Örnekleme
Bizim üniversitede “Machine Learning” dersini vermeye başladım. Buradaki notları İngilizce’ye çevirerek kullandığım için üniversitedeki derse hızlı bir başlangıç yapabildim. Sağolasın
Tahmin ve Çıkarım 5 – Sınıflandırma
Yaz tatilinin ortası da olsa, bir ders koyalım dedik. Çünkü inek olmak bunu gerektirir… Bu seferki dersimiz sınıflandırma. Yani yeni
Tahmin ve Çıkarım 4 – Boyut Küçültme
Aramızda kalsın ama yapay öğrenme için çoğu zaman o kadar da fazla veriye ihtiyaç yok. Hatta bazen sıkı bir temizlik gerekiyor.
Boosting Yöntemleri
30 Mayıs’ta Dataİstanbul tarafından düzenlenen bir etkinlikte ‘Boosting Yöntemleri: Temeller ve Uygulamalar’ adlı bir konuşma yaptım. Dataİstanbul veri bilimi ve
Tahmin ve Çıkarım 3 – Doğrusal Bağlanım
Sizi bilmem ama ben artık makine öğrenmesi yöntemlerini anlatmaya hazırım. Şu ana kadar yaptığımız derslerde hep genel bilgileri konuştuk. Bu
Tahmin ve Çıkarım 2 – Performans Ölçümü
Yapay öğrenme konusuna bir önceki ders ile giriş yapmıştık. O derste, makine öğrenmesinin temel fikirlerinden birinin elimizdeki eğitim verisini kullanarak