Python İle Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme - Machine Learning & Deep Learning via Python

Stok Kodu:
9786253860011
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2025
Kapak Türü:
İnce Kapak
Dili:
Türkçe
Kategori:
%23 indirimli
420,00TL
323,40TL
Taksitli fiyat: 1 x 323,40TL
Tedarikçi Stoğu 2 Adet
9786253860011
1087008
Python İle Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme - Machine Learning & Deep Learning via Python
Python İle Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme - Machine Learning & Deep Learning via Python
323.40

Python ile Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme kitabının başlangıcında Python ile program geliştirme sürecinin öğretilmesi anlatılmaktadır. Ardından yapay zekâ ve makine öğreniminin temel kavramları tanıtılarak gradyan iniş optimizasyon algoritması, doğrusal regresyon modeli, doğrusal sınıflandırma modeli ve algılayıcı modeli gibi en temel makine öğrenimi modelleri ilginç uygulama örnekleriyle açıklanmaktadır. Sonrasında, sinir ağı modeli ve ilgili eğitim algoritmalarına tanıtılmaktadır. Okuyucuların sinir ağı modelini hızlı bir şekilde tanıyabilmeleri için önce algılayıcı sinir ağı modeli kolay anlaşılır bir dille anlatılmakta, ardından sinir ağı modelinin temel bileşenleri bir araya getirilerek kapsamlı bir açıklama sunulmaktadır.
Kitap, kod yazma sürecinden başlayarak sinir ağı modellerinin eğitim adımları ve eğitim algoritmalarını derinlemesine incelemekte ve hiperparametre ayarlama, model testi gibi temel teknikleri mizahi bir dille analiz ederek sunmaktadır.
Yeni başlayanlar için sağlam bir “derin öğrenme” temeli oluşturmayı hedefleyen kitap, aşırı uyum sorunu ve düzenlileştirme stratejilerinin yanı sıra aktivasyon fonksiyonlarının tasarım fikirlerine de odaklanmakta; programlama temelli bir yaklaşımla “derin öğrenme”nin temel ilkelerini ve modellerini anlaşılır bir şekilde tanıtmaktadır.

(Tanıtım Bülteninden)

Python ile Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme kitabının başlangıcında Python ile program geliştirme sürecinin öğretilmesi anlatılmaktadır. Ardından yapay zekâ ve makine öğreniminin temel kavramları tanıtılarak gradyan iniş optimizasyon algoritması, doğrusal regresyon modeli, doğrusal sınıflandırma modeli ve algılayıcı modeli gibi en temel makine öğrenimi modelleri ilginç uygulama örnekleriyle açıklanmaktadır. Sonrasında, sinir ağı modeli ve ilgili eğitim algoritmalarına tanıtılmaktadır. Okuyucuların sinir ağı modelini hızlı bir şekilde tanıyabilmeleri için önce algılayıcı sinir ağı modeli kolay anlaşılır bir dille anlatılmakta, ardından sinir ağı modelinin temel bileşenleri bir araya getirilerek kapsamlı bir açıklama sunulmaktadır.
Kitap, kod yazma sürecinden başlayarak sinir ağı modellerinin eğitim adımları ve eğitim algoritmalarını derinlemesine incelemekte ve hiperparametre ayarlama, model testi gibi temel teknikleri mizahi bir dille analiz ederek sunmaktadır.
Yeni başlayanlar için sağlam bir “derin öğrenme” temeli oluşturmayı hedefleyen kitap, aşırı uyum sorunu ve düzenlileştirme stratejilerinin yanı sıra aktivasyon fonksiyonlarının tasarım fikirlerine de odaklanmakta; programlama temelli bir yaklaşımla “derin öğrenme”nin temel ilkelerini ve modellerini anlaşılır bir şekilde tanıtmaktadır.

(Tanıtım Bülteninden)

Tüm kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 323,40    323,40   
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Kapat