1. Baskı,
Temmuz 2018
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa Sayısı:
216
Baskısı tükenmiştir.
Diğer Baskılar
2. baskı Yeni Baskı
Temmuz 2019
220,00₺
220,00₺ (%0)
2.Yeni Baskı
Temmuz 2019
220,00₺
220,00₺ (%0)
Kitabın Açıklaması
Bilgisayar, Yazılım, Elektrik, Elektronik, Elektronik –Haberleşme ve Elektrik – Elektronik mühendisliklerindeki "Veri Madenciliği", "Yapay Zeka", "Yapay Sinir Ağları" ve "Makine Öğrenmesi" derslerine uygun olarak hazırlanan kitap, lisans üstü eğitimlerde de kullanılabilecek biçimde hazırlanmıştır.
Kitapta konular gereksiz detaylara girilmeden, sade bir dille anlatılmıştır. İlk önce ağırlıklı olarak Veri Madenciliğinde sık kullanılan Yapay Sinir Ağları Weka programı ile anlatmıştır. Weka programında diğer algoritmaların nasıl kullanılacağı hakkında da bilgiler verilmiştir. C# programlama dilinde de Weka algoritmalarının nasıl kullanılacağı detayları ile açıklanmıştır. Ayrıca Weka programında kullanılan tüm ekranlar 214 şekil ile detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
Kitabın Konu Başlıkları
Veri, Enformasyon Bilgi
Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi
Yapay Zekâ
Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme
Yapay Zekâ Hata Analizi
WEKA
Weka ile Yapay Sinir Ağları
C# ile Weka Kullanımı
Kitapla İlgili Kategoriler
Yorumlar
Kitabın İçindekileri
Önsöz
5
Şekiller Listesi
14
1. VERİ, MADENCİLİK VE ÖĞRENME
19
1.1. Veri
19
1.2. Enformasyon
19
1.3. Bilgi
20
1.4. Veri Tabanları
21
1.5. Veri Ambarları
22
1.6. Veri Madenciliği
22
1.7. Veri Madenciliğinde Verileri Hazırlama
24
1.8. Yapay Zekâ
25
1.9. Makine Öğrenmesi
26
1.10. Derin Öğrenme
27
1.11. Yapay Zekâ Yöntemleri
28
1.12. Yapay Zekâ Uygulama Alanları ve Geleceği
29
1.13. Yapay Zekâ Uygulamalarında Kullanılan Programlar
30
2. YAPAY SİNİR AĞLARI
31
2.1. Yapay Bir Sinirin Öğeleri
31
2.2. Yapay Sinir Ağlarının Güçlü ve Zayıf Yönleri
33
2.3. Yapay Sinir Ağlarının Genel Özellikleri
34
2.4. Yapay Sinir Ağlarının Dezavantajları
35
2.5. Yapay Sinir Ağlarının Temel Öğrenme Kuralları
36
2.6. Yapay Sinir Ağları Modelleri
37
2.6.1. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları
38
2.6.2. Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları
39
2.7. Yapay Sinir Ağlarının Eğitilmesi
39
3. TAHMİNİN HATA DÜZEYİNİN BELİRLENMESİ
43
3.1. Sayısal Sonuçları Tahmin Etmek
44
3.1.1. Korelasyon Katsayısı
45
3.1.2. Ortalama Mutlak Hata
45
3.1.3. Hataların Karelerinin Ortalamasının Karekökü
46
3.1.4. Göreceli Mutlak Hata
46
3.1.5. Göreceli Mutlak Hata Karekökü
47
3.2. Nominal Sonuçları Tahmin Etmek
47
3.2.1. Hata Matrisi
47
3.2.2. Doğru Yerleştirme Başarısı
48
3.2.3. Kappa İstatistiği
49
3.2.4. Tahmin Sınıflarının Doğruluk Detayları
49
4. WEKA
55
4.1. Weka Programını İndirme
57
4.2. Paket Yönetim sistemi
58
4.3. Başlangıç
60
4.3.1. Veri Dosyası ve Formatları
60
4.3.2. Örnek Bir Analiz Yapma
63
4.3.3. Eğitim ve Test Verilerini Parçalama
66
4.3.4. Çıktının İncelenmesi
67
4.3.5. Tekrar Çalıştırma
68
4.3.6. Modeller ile Çalışma
69
4.3.7. Hata Oluştuğunda
73
4.4. Explorer Penceresi
73
4.4.1. ARFF Uzantılı Dosyalar Oluşturma
75
4.4.2. Veri Ön İşleme
80
4.4.3. Filtreleri Kullanma
82
4.4.4. Öğrenme Şemaları ile Eğitim ve Test
86
4.4.5. Meta Öğrenme Algoritması Kullanma
92
4.4.6. Kümeleme Analizleri
93
4.4.7. İlişkilendirme Kuralları
96
4.4.8. Nitelik Seçimi
98
4.4.9. Görselleştirme
98
4.5. Filtre Algoritmaları
100
4.5.1. Gözetimsiz Nitelik Filtreleri
101
4.5.1.1. Nitelikleri Silme ve Ekleme
101
Add
101
Copy
101
AddUserFields
102
AddID
102
Remove
102
RemoveType
102
RemoveUseless
102
InterquartileRange
102
AddCluster
103
ClusterMembership
103
AddExpression
103
MathExpression
103
NumericTransform
103
Normalize
104
Center
104
Standardize
104
RandomSubset
104
CartesianProduct
104
PartitionedMultiFilter
104
Reorder
104
4.5.1.2. Değerleri Değiştirme
105
SwapValues
105
MergeTwoValues
105
MergeManyValues
105
MergeInfrequentValues
105
MissingValues
105
MissingWithUserConstant
105
WithMissingValue
105
NumericCleaner
106
AddValues
106
ClassAssigner
106
SortLabels
106
4.5.1.3. Dönüştürmeler
106
Discretize
106
PKIDiscretize
106
MakeIndicator
106
NominalToBinary
107
NumericToBinary
107
NumericToNominal
107
FirstOrder
107
KernelFilter
107
PrincipalComponents
107
Transpose
107
4.5.1.4. String Dönüştürme
108
StringToNominal
108
NominalToString
108
StringToWordVector
108
FixedDictionaryStringToWordVector
108
ChangeDateFormat
108
4.5.1.5. Zaman Serisi Verileri
108
TimeSeriesTranslate
108
TimeSeriesDelta
109
4.5.1.6. Niteliklerin Rastgele Yapılması
109
AddNoise
109
Obfuscate
109
RandomProjection
109
4.5.2. Verilere Yönelik Gözetimsiz Filtreler
109
Randomize
109
Resample
109
RemoveFolds
109
ReservoirSample
110
RemovePercentage
110
RemoveRange
110
RemoveWithValues
110
RemoveFrequentValues
110
SubsetByExpression
110
RemoveMisclassified
110
NonSparseToSparse
110
SparseToNonSparse
110
4.5.3. Gözetimli Filtreler
111
4.5.3.1. Gözetimli Nitelik Filtreleri
112
Discretize
112
NominalToBinary
112
ClassOrder
112
AddClassification
112
AttributeSelection
112
ClassConditionalProbabilities
112
4.5.3.2. Verilere Yönelik Gözetimli Filtreler
113
Resample
113
SpreadSubsample
113
Smote
113
StratifiedRemoveFolds
113
4.6. Öğrenme Algoritmaları
113
4.6.1. Bayes Sınıflandırıcılar
114
NaiveBayes
114
NaiveBayesUpdateable
116
NaiveBayesMultinomial
116
NaiveBayesMultinomialUpdateable
117
NaiveBayesMultinomialText
117
4.6.2. Ağaç Algoritmaları (Tree)
118
J48
118
DecisionStump
119
RandomTree
119
RandomForest
120
REPTree
120
M5P
121
LMT
121
HoeffdingTree
122
4.6.3. Kurallar (Rules)
122
DecisionTable
122
OneR
123
PART
124
M5Rules
124
JRip
125
4.6.4. Fonksiyonlar
125
SimpleLinearRegression
125
LinearRegression
126
SMO
126
SMOreg
127
VotedPerceptron
128
GaussianProcesses
128
SGD
129
SGDText
129
SimpleLogistic
130
Logistic
131
4.6.5. Tembel Algoritmalar (Lazy)
131
IBk
131
KStar
132
LWL
133
4.6.6. Çeşitli Sınıflandırıcılar (Misc)
133
SerializedClassifier
133
InputMappedClassifier
134
4.6.7. Meta Öğrenme Algoritmaları
135
Bagging
135
RandomCommittee
135
RandomSubSpace
136
AdaBoostM1
137
AdditiveRegression
137
LogitBoost
138
Vote
138
Stacking
139
CostSensitiveClassifier
140
AttributeSelectedClassifier
140
CVParameterSelection
141
MultiScheme
142
IterativeClassifierOptimizer
142
ClassificationViaRegression
143
RegressionByDiscretization
144
MultiClassClassifier
144
4.7. Kümeleme Algoritmaları (Clustering)
145
Cobweb
145
SimpleKMeans
146
EM
147
HierarchicalClusterer
149
FarthestFirst
149
MakeDensityBasedClusterer
150
Canopi
150
4.8. Birliktelik Kural Öğrenmeleri
151
Apriori
151
FPGrowth
152
FilteredAssociator
153
4.9. Nitelik Seçimi
154
4.9.1. Nitelik Değerlendiriciler
154
CfsSubsetEval
154
WrapperSubsetEval
155
ReliefFAttributeEval
155
InfoGainAttributeEval
156
GainRatioAttributeEval
157
SymmetricalUncertAttributeEval
157
OneRAttributeEval
158
PrincipalComponents
158
4.9.2. Arama Yöntemleri
159
BestFirst
159
GreedyStepwise
160
Ranker
161
5. WEKA İLE YAPAY SİNİR AĞLARI
163
5.1. GUI Ekranı
165
5.2. Parametre Değerleri
171
5.2.1. Otomatik Oluşturma (AutoBuild)
171
5.2.2. Yığın Boyutu (BatchSize)
172
5.2.3. Ayıklama (debug)
173
5.2.4. Zayıflama (decay)
173
5.2.5. Verileri Kontrol Etme (doNotCheckCapabilities)
174
5.2.6. Öğrenme Oranı (learningRate)
175
5.2.7. Momentum (momentum)
175
5.2.8. Kategorik Verileri İkili Verilere Dönüştürme (nominalToBinaryFilter)
176
5.2.9. Verileri Normalize Etme (normalizeAttributes)
177
5.2.10. Sayısal Tahmin Değerini Normalize Etme (normalizeNumericClass)
177
5.2.11. Gizli Katmanlar (hiddenLayers)
178
5.2.12. Ondalıklı Sayı Sınırını Belirleme (numDecimalPlaces)
182
5.2.13. Baştan Başlatma (reset)
183
5.2.14. Başlangıç (seed)
183
5.2.15. Devir Sayısı (TrainingTime)
184
5.2.16. Doğrulama Kümesi Oranı (validationSetSize)
185
5.2.17. Doğrulama Eşiği (validationThreshold)
185
6. C# İÇİNDEN WEKA KULLANIMI
187
6.1. IKVM Uygulamasını İndirme
188
6.2. C# Tarafından Kullanılacak Weka.dll Dosyasını Üretme
189
6.3. Visual Studio İçinden Weka.dll Dosyasını Kullanma
194
Kaynakça
209
Kavramlar Dizini
213
Baskısı tükenmiştir.
Bu kitaplar da ilginizi çekebilir
Yapay Zeka Mühendisliği Cilt – 1
Toros Rifat Çölkesen
Üretken Yapay Zeka ve Prompt Mühendisliği
Ezgi Avcı
Nesnelerin İnterneti Akıllı Ev
Serap Türkyılmaz
Python ile Makine Öğrenmesi
Ömer Deperlioğlu, Utku Köse
Hakkımızda
|
Uluslararası Yayınevi Belgesi|
2023 Kaynakça Dokümanı|
Kişisel Verilerin Korunması |
Üyelik|
Siparişlerim|
İade Politikası|
İletişim