Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Makine öğrenmesi yöntemleri istatistiğin üzerine kurulur. Bu kategori temel algoritmaları, değerlendirme ölçütlerini, veri bilimi süreçlerini ve yapay zekâ araçlarının araştırmadaki yerini tanıtır.
Bu kategoride 10 yazı.
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
P Değerinin Sınırları: Tekrarlanabilirlik ve Bayesçi Bakış
p değeri neyi ölçer, neyi ölçmez? Tekrarlanabilirlik krizi, çatallanan yollar, Bayesçi çıkarım ve yapay zekâda belirsizlik üzerine kaynaklı bir deneme.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Veri Bilimi Süreci: Adımlar, CRISP-DM ve Örnek Proje
Veri bilimi süreci, bir soruyu veriyle yanıtlamanın adımlarıdır: problem, veri, temizleme, keşif, modelleme, değerlendirme ve iletişim. CRISP-DM ve örnek.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Yeniden Örnekleme Yöntemleri: Çapraz Doğrulama ve Bootstrap
Yeniden örnekleme yöntemleri, bir modelin görmediği verideki başarısını tahmin eder. k-katlı çapraz doğrulama, bootstrap, iç içe doğrulama ve SMOTE sızıntısı.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Boyut İndirgeme: PCA, t-SNE, UMAP ve Bileşen Sayısı
Boyut indirgeme, çok sayıda değişkeni daha az sayıda yeni değişkenle özetler. PCA'nın mantığı, bileşen sayısı, t-SNE ile UMAP'ın sınırları, çözümlü PCA örneği.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Birliktelik Kuralları ve Ardışık Örüntüler Nedir?
Birliktelik kuralları birlikte görülen öğeleri bulur; ardışık örüntüler sırayı da hesaba katar. Destek, güven, kaldıraç, Apriori ve çözümlü örnek.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Kümeleme Analizi: Yöntemler, Ölçütler ve Örnek
Kümeleme analizi etiketsiz veride benzer gözlemleri gruplar. K-ortalamalar, hiyerarşik, DBSCAN ve diğer yöntemler, siluet ile k seçimi ve çözümlü örnek.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma: Algoritmalar ve Ölçütler
Makine öğrenmesinde sınıflandırma, bir gözlemin sınıfını girdilerden tahmin eder. Yaygın algoritmalar, dengesiz veride değerlendirme ve çözümlü örnek.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Makine Öğrenmesinde Regresyon: Modeller ve Metrikler
Makine öğrenmesinde regresyon, sürekli bir çıktıyı girdilerden tahmin eder. Yaygın modeller, eğitim ve test ayrımı, MAE, RMSE ve R² ile bir örnek.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Makine Öğrenmesi Nedir? Türleri, Algoritmaları ve Örnekler
Makine öğrenmesi, bilgisayarın veriden örüntü öğrenip tahmin yapmasıdır. Denetimli ve denetimsiz öğrenme, yaygın algoritmalar, model değerlendirme ve örnek.
Basira ·
Veri Bilimi ve Yapay Zekâ
Yapay Zekâ Nedir? Alt Dalları, Tarihi ve Uygulama Alanları
Yapay zekâ, insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getiren bilgisayar sistemleridir. Alt dalları, kısa tarihi, uygulama alanları, örnekler ve sınırlılıkları.
Basira ·