Blog: Veri Bilimi, Programlama, Makine Öğrenmesi ve Daha Fazlası

Derin öğrenme, büyük veri setlerinden karmaşık kalıpları öğrenme kabiliyetiyle birçok alanda devrim yaratmıştır, ancak en büyük sorunlardan biri aşırı öğrenmedir (overfitting). Bu makale, derin öğrenmede aşırı öğrenmenin nedenlerini ve bu sorunu önlemek için kullanılan etkili yöntemleri incelemektedir.

“Her derin öğrenme için ANN’dir denemez ancak ANN bir derin öğrenmedir.”

Beklenen insan kaynakları çalışanlarına yönelik seminirimiz şimdi sizlerle!

8 Mart - 2 Mayıs 2024 tarihleri arasında gerçekleştireceğimiz kadınlara özel ücretsiz Makine Öğrenmesi Kampı için başvurular başladı!

Python ile zaman serisi analizi serimizin üçüncü bölümünde istatistiksel yöntemler ile tahmin yapmayı ele alıyoruz.

İnsani gelişim, ekonomi, sosyo-ekoloji gibi güncel problemleri bir veri analistinin gözünden inceliyoruz.

Bu yazımızda zaman serisi verilerinde Python kullanarak smoothing yöntemleri ile tahmin yapmayı ele alıyoruz.

Bu yazımızda, hızlı erişim ve ölçeklenebilirlik arasındaki hassas dengeyi bulmak için in-memory ve distributed cache yönetim sistemlerini karşılaştırıyoruz.

Miuul Biyoinformatik Bootcamp programı hakkında genel bilgileri öğreniyoruz.

Bu yazıda veri bilimci olmak için yola koyulanların akıllarına gelen bazı temel soruları yanıtlıyoruz.

Holistik tıp ile biyoinformatik arasındaki köprüyi keşfetmek için bir yolculuğa çıkın.

Kişisel gelişimimizde katedeceğimiz basamakların kar-enerji dengesi ilişkisini, veri analizi ve görselleştirmede sıkça başvurduğumuz Scatter Plot yöntemi ile irdeliyoruz.

Yeşil Dönüşümde Yetenek Yönetimi yazı serimizin ikinci yazısında temel uygulamaları inceliyoruz.

Bu yazıda, pekiştirmeli öğrenmenin temel ilke ve çalışma prensiplerini inceliyor, gerçek sektör uygulamalarıyla bu heyecan verici alanın giriş seviyesine bir yolculuk yapıyoruz.

Yeşil Dönüşümde Yetenek Yönetimi başlıklı yeni yazı serimizin ilk yazısında, veri analitiği alanında sürdürülebilirlik pratikleri için gereken becerileri tartışıyoruz.

11. dönem bootcamp katılımcımız Duygu Deniz Turhanlar'ın bootcamp sürecine ortak olduğumuz yazı serisinin üçüncü yazısı ile karşınızdayız.

İklim bilimi serimizin yeni yazısında iklim tahmin modüllerini inceliyoruz.

Bir object relational mapping ile çalışırken veri getirme/yükleme iki tipte sınıflandırılabilir: Lazy ve eager. Eager loading, web sayfasının tüm içeriğini mümkün olan en kısa sürede oluştururken, lazy loading gerekli olmayan içeriğin görüntülenmesini geciktirir.

Veri analizinde önemli bir rol oynayan K-Ortalama, PCA ve hiyerarşik kümeleme gibi gözetimsiz öğrenme algoritmalarını ele alıyor, veri gruplamasının temel prensiplerini ve uygulamalarını keşfediyoruz.

Bu yazımızda, makine öğrenmesi projelerinin başarılarının daha doğru bir şekilde değerlendirimesi için önemli olan doğrulama süreçlerine, train-test yapısına ve çapraz doğrulama yöntemlerine değiniyoruz.