• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Gözetimsiz Öğrenme ve K-Means Algoritması скачать в хорошем качестве

Gözetimsiz Öğrenme ve K-Means Algoritması 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Gözetimsiz Öğrenme ve K-Means Algoritması
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Gözetimsiz Öğrenme ve K-Means Algoritması в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Gözetimsiz Öğrenme ve K-Means Algoritması или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Gözetimsiz Öğrenme ve K-Means Algoritması в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Gözetimsiz Öğrenme ve K-Means Algoritması

UDEMY'de python ile yapay zeka kursuma ücretsiz olarak https://www.udemy.com/course/python-i... linkinden YAPAYZEKA kodunu kullanarak ulaşabilirsiniz. (kod süreli olduğu için eğer sonradan bedavaya alamazsanız yorumlarda belirtin kodu yenileyip sizlerle paylaşırım) Günlük hayatımızda oldukça büyük bir yere sahip birçok Makine Öğrenmesi Algoritmalarını basit bir dilde, aşamalı şekilde anlattığım kursumda birçok farklı alandan örnekler ile hem yazılım geliştirme, hem veri bilimi, hem de yapay zeka alanlarında kendinizi geliştirebilirsiniz. Kurstaki her bir bölümde farklı bir Makine öğrenmesi algoritmasını, öncelikle teorik olarak daha sonra fonksiyonel ve Python’un scikit-learn kütüphanesi üzerinden anlatacağım. Makine öğrenmesini tam olarak öğrenmek için sadece temel algoritmaları değil, veri bilimiyle ilgili birçok farklı kavramı, anomalileri ve doğrulama yöntemlerini de yaklaşık 7 saatlik kursun bütününe yayarak kademeli şekilde açıklayacağım. Kursun ilk bölümünde Linear Regresyon algoritmasını “Boy-Kilo tahmini” , “Ev Fiyat tahmini” ve “Talep tahmini” gibi basit linear regresyon uygulamalarını yapacak ve Makine öğrenmesinin en temel kavramlarından bahsedeceğim. İkinci bölümde bir başka popüler algoritma olan K-Nearest Neighbors algortimasında Biyolojik farklı bitki türlerini, özelliklerine göre sınıflandıracak sonrasında da bazı Kan değerleri verilen hastaların diyabet hastası olup olmadığını tahmin edecek bir algortima geliştireceğiz. Sonraki bölümümüz Naïve Bayes’te matematiğin olasılık konusunda bilgilerimizi tazeleyecek daha sonrasında E-Mail kutumuzdaki Spamları önceden tespit edip bizler için ayırabilecek bir algoritma geliştireceğiz. Dördüncü algoritmamız Logistic Regresyon ile Belirli banka müşterilerine risk analizi yapıp kredi verilip verilmemesi gerektiğine karar verebilecek bir sınıflandırma algortimasını anlatacağım En çok ilgi çekebileceğini düşündüğüm beşinci bölümümüzde Support Vector Machine ile El yazısıyla yazılmış numaraları birbirinden ayırabilen bir algoritma, sonrasında da telefonlarımızdan da bildiğimiz bir yüz tanıma algoritması geliştireceğiz. Sonraki Bölümde, içerisinde birçok alt konu başlığı içeren Ağaç Bazlı Algoritmalara göz atacağız. Bu bölümde Beyzbol oyuncularının kazandıkları maaşları tahmin edecek sonrasında İnsan kaynakları departmanı için bir işe alım algoritması yazacağız. Bu bölümde, diğer öğrendiğimiz algoritmaları karşılaştıracak ve kendi projemiz için en uygun parametreleri ve algoritmaları bulma yöntemlerini öğreneceğiz. Son Bölüm olan Gözetimsiz Öğrenme Algoritmalarında birkaç farklı kümeleme algoritmasını kullanarak Reklam ajansları için Müşteri segmentasyonu yapacak, sonrasında COVID-19 pandemisinde birbirlerine çok benzer etkiler gösteren ülkeleri birbiriyle eşleştireceğiz. Tüm Bölümlerin sonunda öğrendiğiniz algoritmaları pekiştirebileceğiniz güzel mülakat ve sınav sorularını çözebilecek ve eksiğiniz varsa ayrıntılı çözümlerimi bulabileceksiniz. Yazdığım tüm kodları sizler ile paylaşacağım. Kursu tamamladıktan sonra Yapay Zeka, Veri bilimi ve Makine Öğrenmesi gibi alanlarda oldukça fazla bilgiye ve fikre sahip olacağınıza emin olabilirsiniz. Tabi ki yanlış anlattığımı ya da yeterince iyi anlatamadığımı düşündüğünüz yerlerde her zaman yorumlar aracılığıyla görüşlerinizi veya sorularınızı paylaşabilir, tatmin olmazsanız Udemy’nin iade politikasıyla kursu 30 gün içerisinde gönül rahatlığıyla iade edebilirsiniz. Bu kısa ama dolu kursumuza başlamadan önce hepinize başarılar diliyorum.

Comments
  • Gözetimsiz Algoritmalar: Hiyerarşik Kümeleme ve DBSCAN (Unsupervised Learning) 2 года назад
    Gözetimsiz Algoritmalar: Hiyerarşik Kümeleme ve DBSCAN (Unsupervised Learning)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Стандартизация и нормализация: четкое объяснение! 3 года назад
    Стандартизация и нормализация: четкое объяснение!
    Опубликовано: 3 года назад
  • Makine Öğrenmesinde Kümeleme Algoritmaları 7 лет назад
    Makine Öğrenmesinde Kümeleme Algoritmaları
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Makine Öğrenmesi ile Korona Salgınında Vefat Sayısını Tahminlemek: Zaman Analizi 5 лет назад
    Makine Öğrenmesi ile Korona Salgınında Vefat Sayısını Tahminlemek: Zaman Analizi
    Опубликовано: 5 лет назад
  • K-Nearest Neighbor (kNN) 2 недели назад
    K-Nearest Neighbor (kNN) "K-En Yakın Komşu" Algoritması Nedir? Nasıl Çalışır?
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Giriş 2 года назад
    Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Giriş
    Опубликовано: 2 года назад
  • K-means Algoritması Nedir? 3 года назад
    K-means Algoritması Nedir?
    Опубликовано: 3 года назад
  • Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности 1 месяц назад
    Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Supervised Learning ile Unsupervised Learning Farkları | Yapay Zeka Soru & Cevap - 00 3 года назад
    Supervised Learning ile Unsupervised Learning Farkları | Yapay Zeka Soru & Cevap - 00
    Опубликовано: 3 года назад
  • Как финский гик ВЫНЕС Майкрософт и стал богом айти // Линус Торвальдс 1 месяц назад
    Как финский гик ВЫНЕС Майкрософт и стал богом айти // Линус Торвальдс
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Что будет, если есть яйца каждый день? Можно или нельзя? Полный разбор. 1 день назад
    Что будет, если есть яйца каждый день? Можно или нельзя? Полный разбор.
    Опубликовано: 1 день назад
  • K-Nearest Neighbors (KNN) ve Weighted K-Nearest Neigbors (WKNN) Algoritması Konu Anlatımı Türkçe 2 года назад
    K-Nearest Neighbors (KNN) ve Weighted K-Nearest Neigbors (WKNN) Algoritması Konu Anlatımı Türkçe
    Опубликовано: 2 года назад
  • Aşırı Öğrenme (Overfitting) ve Doğrulama (Validation) Kavramları 2 года назад
    Aşırı Öğrenme (Overfitting) ve Doğrulama (Validation) Kavramları
    Опубликовано: 2 года назад
  • Архитектура памяти на основе нейробиологии. Моя система локального обучения ИИ без файн-тюнинга! 1 день назад
    Архитектура памяти на основе нейробиологии. Моя система локального обучения ИИ без файн-тюнинга!
    Опубликовано: 1 день назад
  • 30 самых прекрасных классических произведений для души и сердца 🎵 Моцарт, Бах, Бетховен, Шопен 2 недели назад
    30 самых прекрасных классических произведений для души и сердца 🎵 Моцарт, Бах, Бетховен, Шопен
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Алгоритм случайного леса наглядно объяснен! 4 года назад
    Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!
    Опубликовано: 4 года назад
  • KÜME (CLUSTER) ALGORİTMASI NEDİR ? UNSUPERVISED LEARNING - MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ DERS - 4 5 лет назад
    KÜME (CLUSTER) ALGORİTMASI NEDİR ? UNSUPERVISED LEARNING - MAKİNE ÖĞRENMESİNE GİRİŞ DERS - 4
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Clustering with DBSCAN, Clearly Explained!!! 3 года назад
    Clustering with DBSCAN, Clearly Explained!!!
    Опубликовано: 3 года назад
  • k-means, k-ortalamalar | VERİ MADENCİLİĞİ 3 года назад
    k-means, k-ortalamalar | VERİ MADENCİLİĞİ
    Опубликовано: 3 года назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5