Veri Bilimi
Bu kategoride veri bilimi alanı ile ilgili uygulamalar, teorik bilgiler, hap bilgiler verilmektedir.
Genel bir bakış Makine Öğrenmesi Python Sınıflandırma Uygulama Uygulama Araçları Veri Bilimi Yeni Başlayanlar

Birkaç Satır Kod ile Makine Öğrenmesi Modelleri: Pycaret

Makine Öğrenmesi dünyasının “Merhaba Dünya” verisi, şüphesiz İris ve Titanik verileridir. Bu alana ilgi duyan hemen hemen herkesin yollarının kesiştiği “İris” verisi üzerine, Pycaret kütüphanesini...

Genel bir bakış Makine Öğrenmesi Python Sınıflandırma Uygulama Uygulama Araçları Veri Bilimi Yeni Başlayanlar

Birkaç Satır Kod ile Makine Öğrenmesi Modelleri: Pycaret

Makine Öğrenmesi dünyasının “Merhaba Dünya” verisi, şüphesiz İris ve Titanik verileridir. Bu alana ilgi duyan hemen hemen herkesin yollarının kesiştiği “İris” verisi üzerine, Pycaret kütüphanesini...

Teori Uygulama Veri Bilimi

MATLAB SİMULİNK İLE GÖRÜNTÜ İŞLEME – 3

Herkese merhabalar. Serimizin 3. bölümüne hoşgeldiniz. Bu bölümde Matlab simulink ile projemize video ve görüntü dahil etme ve görüntüler üzerinde morfolojik işlem uygulamaları blok diyagramlar...

Derin Öğrenme Teknik Veri Bilimi Yeni Başlayanlar

PYTORCH C++ İLE DERİN ÖĞRENME -1: Proje Oluşturma

Pytorch C++ kütüphanesi kullanarak konvolüsyonel sinir ağı mimarisi tanıtmak ve eğitip test etmek.

Makine Öğrenmesi Teori Veri Bilimi Yeni Başlayanlar

Yapay Sinir Ağı(Artificial Neural Network) Nedir?

  Yapay Sinir Ağı Nedir? Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler oluşturabilme ve keşfedebilme gibi...

İstatistik Makine Öğrenmesi Python Regresyon Veri Bilimi

Nokta Tahmini, Aralık Tahmini ve NGBoost Algoritması

Bir Veri Bilimi projesinde en önemli olan şey iş problemidir ve amacımız belirsizlik içeren iş problemini çözümleyebilmektir. Projeye başlamadan sorulması gereken bazı soruların, analist arkadaşlar...

Genel bir bakış Makine Öğrenmesi Python Sınıflandırma Teori Uygulama Veri Bilimi

LightGBM

LightGBM diğer boosting algoritmaları ile karşılaştırıldığında yüksek işlem hızı, büyük verileri işleyebilmesi, daha az kaynak(RAM) kullanımı, yüksek tahmin oranı, paralel öğrenme ve GPU öğrenimini desteklemesi gibi avantajları vardır.

Öneri Sistemleri
Genel bir bakış İş Analitiği Python Teknik Uygulama Veri Bilimi

Öneri Sistemleri 101 – İçerik Bazlı Filtreleme

Merhaba VBO okuyucuları, Bir önceki yazımda günümüzde çok popüler olan ‘öneri sistemleri’ konusuna bir giriş yapmıştık, yazıya bu linkten ulaşabilirsiniz. Bu yazımda biraz daha bu...

Genel bir bakış Makine Öğrenmesi Python Sınıflandırma Veri Bilimi

Titanic Verisi ile No Free Lunch Teoremi ve Algoritmaların Kaggle’daki Başarısı

No Free Lunch Teoremi kısaca Makine Öğrenmesi algoritmalarının birbirlerine üstün olmadıklarını belirtir. Bir iş probleminin çözümü, kullanılan algoritmaya bağlı değildir veri setine bağlıdır! Bu uygulamada...

Genel bir bakış Makine Öğrenmesi Python Teori Uygulama Veri Bilimi

NGBoost Algoritması

Bu yazımda, son zamanlarda araştırmak ve iş yerimde projelerimde kullanmak istediğim bir algoritmayı sizlerle beraber incelemek ve bir uygulama yapmak istedim. Yazımın konusu NGBoost (Natural...

Genel bir bakış İstatistik Makine Öğrenmesi R Sınıflandırma Veri Bilimi

Risk Analitiği: tidycreditrisk Paketi

Corona günlerinden herkese merhaba,Bu yazımda, risk analitiği kapsamında temerrüt verisi üzerinde yapılabilecek istatistiksel analizler hakkında bilgiler vereceğim. Analizleri, Tunç Oygur ve Arda Keskin ile beraber...

×

Bir Şeyler Ara