Derin Öğrenme ile BBC Haberlerinin Sınıflandırılması
Merhabalar! Bu yazımda derin öğrenme (deep learning) yöntemlerinden evrişimli sinir ağları (convolutional neural networks – CNN) ve uzun kısa süreli bellek (Long short-term memory – LSTM) modelini kullanarak çoklu sınıflandırma...
Eyüp Kaan Ülgen
3 yıl önce
Derin Öğrenme ile BBC Haberlerinin Sınıflandırılması
Merhabalar! Bu yazımda derin öğrenme (deep learning) yöntemlerinden evrişimli sinir ağları (convolutional neural networks – CNN) ve uzun kısa süreli bellek (Long short-term memory – LSTM) modelini kullanarak çoklu sınıflandırma...
Eyüp Kaan Ülgen
3 yıl önce
Dengesiz Veri Setlerinde Modelleme
Standart bir sınıflandırıcı makine öğrenmesi algoritmasının amacı doğruluğu maksimize etmektir. Dengesiz veri setlerinde ise algoritma, veri sayısı çok olan sınıfı daha iyi öğrenecektir ve bu eğitimin sonucu çoğunluk sınıfı için düşük hata oranı, ancak azınlık sınıfı için daha yüksek hata oranı olacaktır.
Emre Rıdvan Muratlar
3 yıl önce
Kaggle İlaç Sınıflandırma Yarışması – DEEP LEARNING Uygulaması (Tensorflow)
Bu uygulama yazısında, Kaggle'dan alınan veri seti kullanılarak, ilaçlar üzerine multilabel sınıflandırma çalışması yapılmıştır. İlk modelde LGBM yöntemi tercih edilirken, ikinci model çalışmasında Tensorflow dataframe'i tercih edilerek deep learning model mimarisi kurulmuştur. Bu veri setinde deep learning modeli, boosting yöntemine göre daha başarılı bir performans sergilediği görülmüştür.
Utku Kubilay ÇINAR
4 yıl önce
CatBoost Nedir? Diğer Boosting Algoritmalarından Farkı Nelerdir?
Catboost, Yandex şirketi tarafından geliştirilmiş olan Gradient Boosting tabanlı açık kaynak kodlu bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Gradient Boosting’in performansını arttırmak amacıyla geliştirilen XGBoost ve LightGBM’e alternatiftir.
Emre Rıdvan Muratlar
4 yıl önce
