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 problemini ele alacağım. Bunun yanında ilgilendiğimiz haberleri, manifold öğrenme algoritmaları arasında en popüler olan t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) ile görselleştireceğiz. Veri Seti Bu çalışma kapsamında BBC’e (British Broadcasting Corporation) ait […]
Evrişimli Sinir Ağlarıyla Haberlerin Sınıflandırılması
Merhabalar! Uzun bir aradan sonra yine sizlerleyim 🙂 Bu yazımda çoklu sınıflandırma problemini inceleyeceğiz. Bunun sebebi günümüzde sınıflandırma problemlerinin büyük bölümünün ikili değil çoklu sınıflandırma problemi olmasıdır. Çoklu sınıflandırma problemi temel olarak ikiye ayrılır. Tek etiketli ve çok etiketli olanlar. Çalışma kapsamında tek etiketli çoklu sınıflandırma problemi ele alınmıştır. Bu problem için farklı haber kategorisine […]
Jaccard Benzerliği ve Kosinüs Benzerliği
Merhaba VBO severler, bu yazımda sizlere metin madenciliği ve chatbotlarda sıkça kullanılan benzerlik yöntemlerinden bahsedeceğim. Lafı çok fazla uzatmadan gelin neymiş bu Jaccard Benzerliği ve Kosinüs Benzerliği hep beraber inceleyelim. Biliyorsunuzki metin madenciliği ve chatbotlarda kullanılan veriler genellikle çok büyük sayıda olurlar ve bunları tek tek incelemek günlerimizi hatta haftalarımızı alır. Ancak benzerlik ölçütleri sayesinde […]
Derin Öğrenme ile Çoklu Sınıflandırma
Herkese Merhabalar! Bu yazımda metin verisi için çoklu sınıflandırma problemlerini inceleyeceğiz. Bir önceki yazımda derin öğrenme yaklaşımını kullanarak ikili sınıflandırma problemini ele almıştım. Yani sahte ve gerçek haberler arasında ayrım yapabilen bir derin öğrenme modeli oluşturmaya çalışmıştım. Bu yazıda ise yine metin verisinden yararlanarak çoklu sınıf tahmini yapan bir model oluşturmaya çalışacağım. Veri Seti Bu çalışma […]
