#smrgKİTABEVİ Python ile Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme - 2025
Editör:
Kondisyon:
Yeni
Sunuş / Önsöz / Sonsöz / Giriş:
Basıldığı Matbaa:
ISBN-10:
6253860011
Kargoya Teslim Süresi:
4&6
Hazırlayan:
Cilt:
Amerikan Cilt
Boyut:
17x24
Sayfa Sayısı:
330
Basım Yeri:
Ankara
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2025
Kapak Türü:
Karton Kapak
Kağıt Türü:
1. Hamur
Dili:
Türkçe
Kategori:
indirimli
260,00
Havale/EFT ile:
249,63
Siparişiniz 4&6 iş günü arasında kargoda
1199237091
624266
https://www.simurgkitabevi.com/python-ile-makine-ogrenimi-ve-derin-ogrenme-2025
Python ile Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme - 2025 #smrgKİTABEVİ
260.00
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.
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.
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.
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.
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
