dijital işler..
Başlangıç ( En hızlı, en çabuk inanılmaz, muhteşem, kaçırmayın ) Sonsuz Piramitler – Zuckerberg Hikayesi Lüks mü ihtiyaç mı – Instagram, Emojilerden sosyal ağ İnsanlığın hikayesi – Netnografi, Geofencing Kendini Değiştirmek, Dünyayı Değiştirmek (...
Bu yazımızda Keras ile ilk yapay sinir ağımızı oluşturacağız. Kolektif çalışma kolaylığı sunması açısından projeyi Google Colab üzerinde test edeceğiz. Ele alacağımız adımlara şu şekilde bakabiliriz: Verileri yükle. Modeli tanımla. Modeli derle. Modeli eğit....
Bu yazıda Türkçeye Kelime Çantası Modeli olarak çevrilen Bag-of-Words modeline yakından bakacağız. Kelime çantası modeli, metni makine öğrenme algoritmalarıyla modellerken metinleri vektörel olarak göstermenin bir yoludur. Bu modelde metni tabiri caizse bir çanta içindeymiş...
Standford tarafından açık kaynak kodlu geliştirilen bir proje olan GloVe ile sadece kelimelerin anlamsal bilgilerini görmüyor aynı zamanda birlikte kullanılma istatistiklerini de anlamaya başlıyoruz. Buradaki örneği ele alarak GloVe kullanımına yakından bakalım. İlk olarak...
Bu yazıda Word2Vec modelini anlamaya çalışıyoruz. Bu modelde kelimeleri koordinat sisteminde bir nokta gibi düşünüp aralarındaki uzaklığı vektörel olarak hesaplıyoruz. Bu yolla kelimeler arasında da analoji yani benzerlik kuruyoruz. Aşağıdaki görselden de bu durumu...
Clustering ( Kümeleme) aslında sınıflandırmaya benziyor fakat temelden bir farkı var. Kümelemede neye baktığınızı ve hangi grupların oluşacağını bilmiyorsunuz. Burada karşımıza gözetimli değil gözetimsiz öğrenme çıkıyor. Yani herhangi bir ön bilgi verilmiyor. Model ile...
Bu bölümde Rassal Orman Sınıflandırıcıyı kullandığımız yazılımı gerçekleştireceğiz. n_estimators =Bizim kaç tane karar ağacı kullanacağımızı söylüyor. 10 tane kullandık. criterion = Bölünmelerdeki kriter ne olsun dedi. Biz entropi yaklaşımını seçtik. random_state= Sürekli kullandığımız, farklı...
Rastgele Orman veya Rastsal Orman algoritması olarak bilinen bu yöntem ismiyle müsemmadır. Rastgele bir orman yaratırız ve bu ormanda da bir çok karar ağacı kullanırız. Ağaç sayısı arttıkça kesin bir sonuç elde edilir. Bir...
İlk olarak kütüphaneleri ve veri setimizi içe aktaralım. Yukarıdaki kısımda ise veri setimizi eğitim ve test olarak ayırdık. Feature Scaling yaptık ardından da veri setimizi Decision Tree ile eğitirken criterion =’entropy’ diyerek entropi kriterini...
Karar ağaçlarının hem regresyon hem de sınıflandırma problemlerinde kullanıldığını görmüş ve önceki bölümlerde regresyon için kullanmıştık. Bu bölümde ise sınıflandırma probleminde kullanımına bakacağız. Karar ağacı ile model oluştururken veri setinin özelliklerinden basit kurallar çıkarıp...
Son Yorumlar