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
Python Programlamaya Giriş 21 – Dinamik kod üretme
Python dinamik tabir edilen dillerden biridir; programdaki nesneleri önceden bildirmeniz gerekmez, program çalıştıkça işlenen komutlar o anda yeni nesneler üretir.
LightGBM’e Giriş
Bu yazımızda Microsot tarafından hazırlanan ve Kaggle gibi platformlarda oldukça popülerleşen LightGBM kütüphanesini tanıtacağız. LightGBM kullanımı artan gradient boosting yöntemini
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
Tidyverse 2 – Gruplama ve Özet Sayılar Elde Etme
Bir önceki yazımda Tidyverse dünyasına bir giriş yapmıştım. Bize nasıl bir iş akışı ve kolaylık sağladığından bahsetmiştim. Şimdi de sıklıkla
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
Python Programlamaya Giriş 20 – Dosya Okuma ve Yazma
Yazı dizimizin bu bölümünde, dosya okuma ve yazma yöntemlerinden bahsedeceğiz. Önce herhangi bir özel şekilde yapılanmamış olan düz metin dosyalarını
Start-uplar için destek duyurusu
Bugün size Avrupa Birliği’nin Horizon 2020 programı kapsamında desteklenen bir kuluçka programının duyurusunu yapmak istiyoruz. European Data Incubator adlı program
Tahmin ve Çıkarım (Makine Öğrenmesi? Yapay Öğrenme?)
“Yapay Öğrenme” mi, yoksa “Makine Öğrenmesi” mi? Belki de “İstatiksel Öğrenme.” Açıkçası ben de bir türlü karar veremiyorum. Bir bilgisayar