⚡ AMP

Machine Learning ile Tahminleme: Uygulamali Rehber

Makine Ogrenimi Nedir?

Makine ogrenimi, bilgisayarlarin acikca programlanmadan veriden ogrenme yetenegidir.

Tahminleme Modelleri

Regresyon, siniflandirma ve zaman serisi analizi ile gelecekteki degerleri ve trendleri tahmin edebilirsiniz.

Model Egitimi Adimlari

Veri toplama, on isleme, ozellik muhendisligi, model secimi, egitim ve degerlendirme adimlarindan olusur.

Scikit-learn ile Uygulama

Python'un scikit-learn kutuphanesi ile hizlica ML modelleri olusturabilir, egitebilir ve degerledirebilirsiniz.

Sikca Sorulan Sorular

ML ogrenmek icin matematik bilmek gerekir mi?

Temel istatistik ve lineer cebir bilgisi faydalidir. Ancak kutuphane kullanarak pratik uygulamalar icin derin matematik bilgisi gerekmez.

En populer ML algoritmalari hangileridir?

Linear Regression, Decision Trees, Random Forest, SVM, Neural Networks ve XGBoost en populer algoritmalardir.

← Tam Surumu Goruntule