| 24 Saatte Kargoda |
|
Siparişleriniz aşağıda belirtilen şartlar dâhilinde, 24 saat içinde ilgili kargo firmasına teslim edilmektedir. Hafta içi saat 17.00'ye kadar verilen siparişlerde geçerlidir. Cumartesi-Pazar ve resmi tatil günlerinde alınan siparişlerde geçerli değildir. Saat 17.00'den sonra verilen; ödemesi veya onayı 17.00'den sonra yapılan siparişler ertesi gün işleme alınır. Sepetteki tüm ürünlerin "24 Saatte Kargoda" taahhütüne sahip olması gerekmektedir. Stoklu ürünlerde, sonradan tespit edilecek ürün kusurları sebebiyle gecikme yaşanabilir. İade veya iptal gibi işlemler sebebiyle düzenlenen siparişlerde geçerli değildir. 24 saat içinde kargo firmasına verilen siparişlerin adrese teslim süresi, kargo firmasına ve teslimat adresine göre değişebilmektedir. Mücbir sebep halleri saklıdır. KitapSeç bu taahhütte değişiklik yapma hakkını saklı tutar. |
Kitapsec.com müşterileri tarafından verilen zamanında gönderim, paketleme ve genel alışveriş deneyimi puanlarına göre satıcı puanı hesaplanmaktadır. Değerlendirmeler son 6 ay içerisinde yapılan değerlendirme sayısını vermektedir.
Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları Sinan Uğuz Nobel Akademik Yayıncılık |
|||
|
|||
|
|||
|
|
Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları Sinan Uğuz Nobel Akademik Yayıncılık
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
Kategoriye Ait En Çok Satan Ürünler |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
