Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar

Stok Kodu:
9789753536035
Ebad:
16.50x24.00
Sayfa Sayısı:
222
Basım Yeri:
İstanbul
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2020-05
Kapak Türü:
Ciltsiz
Kağıt Türü:
2. Hamur
Dili:
Türkçe
%20 indirimli
38,00
30,40
Taksitli fiyat: 9 x 3,69
Kargoya 3 iş gününde teslim edilir
9789753536035
940880
Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi
Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar
Der Yayınları
30.40

Günümüzde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmaları yardımı ile elde edilecek sosyal ve ekonomik sonuçlara karşı ilgi giderek artmaktadır. Bunun nedeni olarak, sürekli bilgi üretilen çağımızda, büyük verilerin sosyal dünya hakkında önemli bilgi kaynağı olması gösterilebilir. Pek çok alanda yaygın kullanılmaya başlanan büyük veri ve makine öğrenmesi analizleri, kapsamı ve amacı farklı olmasına rağmen son yıllarda ekonometri alanında da dikkat çekmeye başlamıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının sosyal bilimler alanında kullanılması haklı olarak özellikle nedensellik açısından eleştiriler almaktadır. Son yıllarda bu alanda yapılan teorik ekonometrik çalışmalar incelendiğinde, bunların temel noktalarının makine öğrenmesi algoritmalarında nedensellik özelliğinin ele alınması üzerine olduğu görülmektedir.

Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanmak ve bu algoritmaları ekonometrik yöntemlerle birleştirmek, karmaşık olguları modellemek, analiz etmek ve zengin bilgi kaynaklarını sosyal bilimler için incelenecek modellere dahil etmek incelenen konu hakkında daha fazla bilgi edinilmesini sağlayabilir. Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından fayda sağlayabilmek için büyük veri kavramının net olarak ortaya konulması, diğer veri türlerinden farklılığının ele alınması, uygulamalarda bu tür veri kullanmanın avantaj ve zorluklarının detaylı olarak incelenmesi, makine öğrenmesi algoritmalarının amacı, hedefleri ve kullanılma şekillerinin iyi anlaşılması oldukça önemlidir.

Bu kitapta büyük veri ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramlar ele alınmıştır. Regresyon açısından denetimli makine öğrenmesi yöntemleri incelenmiş, sınıflandırma yöntemleri çalışma dışı bırakılmıştır. Doğrusal, Daraltıcı, Doğrusal Olmayan, Parametrik Olmayan Regresyon ve Regresyon Ağaçları konuları kitapta yer almaktadır. Son bölümlerde ise Yüksek Boyutlu Modeller ve Hibrid Modeller kısaca ele alınmıştır. Ekonometride büyük veri ve makine öğrenmesine giriş niteliğinde olan bu kitapta açıklanan makine öğrenmesi yöntemlerinin çoğunun R programı uygulamaları basit örneklerle açıklanmıştır.

Günümüzde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmaları yardımı ile elde edilecek sosyal ve ekonomik sonuçlara karşı ilgi giderek artmaktadır. Bunun nedeni olarak, sürekli bilgi üretilen çağımızda, büyük verilerin sosyal dünya hakkında önemli bilgi kaynağı olması gösterilebilir. Pek çok alanda yaygın kullanılmaya başlanan büyük veri ve makine öğrenmesi analizleri, kapsamı ve amacı farklı olmasına rağmen son yıllarda ekonometri alanında da dikkat çekmeye başlamıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının sosyal bilimler alanında kullanılması haklı olarak özellikle nedensellik açısından eleştiriler almaktadır. Son yıllarda bu alanda yapılan teorik ekonometrik çalışmalar incelendiğinde, bunların temel noktalarının makine öğrenmesi algoritmalarında nedensellik özelliğinin ele alınması üzerine olduğu görülmektedir.

Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanmak ve bu algoritmaları ekonometrik yöntemlerle birleştirmek, karmaşık olguları modellemek, analiz etmek ve zengin bilgi kaynaklarını sosyal bilimler için incelenecek modellere dahil etmek incelenen konu hakkında daha fazla bilgi edinilmesini sağlayabilir. Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından fayda sağlayabilmek için büyük veri kavramının net olarak ortaya konulması, diğer veri türlerinden farklılığının ele alınması, uygulamalarda bu tür veri kullanmanın avantaj ve zorluklarının detaylı olarak incelenmesi, makine öğrenmesi algoritmalarının amacı, hedefleri ve kullanılma şekillerinin iyi anlaşılması oldukça önemlidir.

Bu kitapta büyük veri ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramlar ele alınmıştır. Regresyon açısından denetimli makine öğrenmesi yöntemleri incelenmiş, sınıflandırma yöntemleri çalışma dışı bırakılmıştır. Doğrusal, Daraltıcı, Doğrusal Olmayan, Parametrik Olmayan Regresyon ve Regresyon Ağaçları konuları kitapta yer almaktadır. Son bölümlerde ise Yüksek Boyutlu Modeller ve Hibrid Modeller kısaca ele alınmıştır. Ekonometride büyük veri ve makine öğrenmesine giriş niteliğinde olan bu kitapta açıklanan makine öğrenmesi yöntemlerinin çoğunun R programı uygulamaları basit örneklerle açıklanmıştır.

Yorum yaz
Bu eser hakkında yorum yazarak Puan Kazanabilir, Puanlarınızı Kitap Alış-Verişlerinizde kullanabilirsiniz. (Üyeler İçin)
Axess Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 15,69    31,38   
3 10,55    31,66   
4 7,97    31,87   
5 6,43    32,14   
6 5,40    32,40   
7 4,67    32,68   
8 4,12    32,95   
9 3,69    33,22   
QNB Finansbank
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 15,69    31,38   
3 10,55    31,66   
4 7,97    31,87   
5 6,43    32,14   
6 5,40    32,40   
7 4,67    32,68   
8 4,12    32,95   
9 3,69    33,22   
Advantage
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 15,69    31,38   
3 10,55    31,66   
4 7,97    31,87   
5 6,43    32,14   
6 5,40    32,40   
7 4,67    32,68   
8 4,12    32,95   
9 3,69    33,22   
Ziraat Bankası
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 15,69    31,38   
3 10,55    31,66   
4 7,97    31,87   
5 6,43    32,14   
6 5,40    32,40   
7 4,67    32,68   
8 4,12    32,95   
9 3,69    33,22   
Bonus Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 15,69    31,38   
3 10,55    31,66   
4 7,97    31,87   
5 6,43    32,14   
6 5,40    32,40   
7 4,67    32,68   
8 4,12    32,95   
9 3,69    33,22   
Paraf Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 15,69    31,38   
3 10,55    31,66   
4 7,97    31,87   
5 6,43    32,14   
6 5,40    32,40   
7 4,67    32,68   
8 4,12    32,95   
9 3,69    33,22   
Maximum Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 15,69    31,38   
3 10,55    31,66   
4 7,97    31,87   
5 6,43    32,14   
6 5,40    32,40   
7 4,67    32,68   
8 4,12    32,95   
9 3,69    33,22   
World Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 15,69    31,38   
3 10,55    31,66   
4 7,97    31,87   
5 6,43    32,14   
6 5,40    32,40   
7 4,67    32,68   
8 4,12    32,95   
9 3,69    33,22   
Tek Çekim / Diğer
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 30,40    30,40   
2 -    -   
3 -    -   
4 -    -   
5 -    -   
6 -    -   
7 -    -   
8 -    -   
9 -    -   
Kapat