#smrgKİTABEVİ Makine Öğrenmesinde Açıklanabilirlik Kavramı : Derin Pekiştirmeli Öğrenme ve Sembolik Regresyon ile Hibrit Yaklaşım - 2024
Editör:
Kondisyon:
Yeni
Sunuş / Önsöz / Sonsöz / Giriş:
Basıldığı Matbaa:
Dizi Adı:
ISBN-10:
6253751401
Kargoya Teslim Süresi:
4&6
Hazırlayan:
Cilt:
Amerikan Cilt
Boyut:
16x24
Sayfa Sayısı:
194
Basım Yeri:
Ankara
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2024
Kapak Türü:
Karton Kapak
Kağıt Türü:
Enso
Dili:
Türkçe
Kategori:
indirimli
292,50
Havale/EFT ile:
283,73
Siparişiniz 4&6 iş günü arasında kargoda
1199233581
620512
https://www.simurgkitabevi.com/makine-ogrenmesinde-aciklanabilirlik-kavrami-derin-pekistirmeli-ogrenme-ve-sembolik-regresyon-ile-hibrit-yaklasim-2024
Makine Öğrenmesinde Açıklanabilirlik Kavramı : Derin Pekiştirmeli Öğrenme ve Sembolik Regresyon ile Hibrit Yaklaşım - 2024 #smrgKİTABEVİ
292.50
Bu çalışmada genelleştirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme, derin öğrenme ve sembolik regresyon bağlamında hibrit bir yaklaşım ve algoritma önerilmiştir. Algoritma, finansal alanda karar verme kavramı altında yer alan algoritmik ticaret bağlamında ve bitcoin özelinde incelenmiştir. Çalışma, yapay öğrenme ile eğitilen bir modelin genelleştirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyeceği kavramı etrafındaki hipotez ve araştırma sorularını incelemektedir. Çalışmanın metodolojisinde kullanılan yöntemlerden pekiştirmeli öğrenme kapsamlı ve sistematik bir mantıksal süreç ile ele alınmış olup, pekiştirmeli öğrenmenin kronolojik gelişiminde ortaya çıkan yöntemlerin ve algoritmaların hangi eksikliği gidermek için ortaya çıktığı ve hangi soruya cevap verdiği başlıklar altında irdelenmiştir.
Bu çalışmada genelleştirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amacıyla pekiştirmeli öğrenme, derin öğrenme ve sembolik regresyon bağlamında hibrit bir yaklaşım ve algoritma önerilmiştir. Algoritma, finansal alanda karar verme kavramı altında yer alan algoritmik ticaret bağlamında ve bitcoin özelinde incelenmiştir. Çalışma, yapay öğrenme ile eğitilen bir modelin genelleştirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyeceği kavramı etrafındaki hipotez ve araştırma sorularını incelemektedir. Çalışmanın metodolojisinde kullanılan yöntemlerden pekiştirmeli öğrenme kapsamlı ve sistematik bir mantıksal süreç ile ele alınmış olup, pekiştirmeli öğrenmenin kronolojik gelişiminde ortaya çıkan yöntemlerin ve algoritmaların hangi eksikliği gidermek için ortaya çıktığı ve hangi soruya cevap verdiği başlıklar altında irdelenmiştir.
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.