Python ile Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar – Sınıflandırma Regresyon – Kümeleme

Kitap, uzun yıllar üniversitelerde "Yapay Zekâ", "Bulanık Mantık ", "Yapay Sinir Ağlan", "Makine Öğrenmesi", "Zeki Optimizasyon" ve "Veri Madenciliği" derslerini anlatan yazarların notlarından, ders anlatımı esnasında öğrencilerinden gelen sorulardan ve mesleki tecrübelerinden oluşmaktadır.

Makine öğrenmesi konularının tüm yönleriyle ele alındığı bu kitap, Python programlama dilinde verilen gerçek dünya problemlerinin çözümüne yönelik uygulamalarla zenginleştirilerek sunulmuştur. Bu bağlamda kitap içeriği, makine öğrenmesinde temel kavramlar, makine öğrenmesi süreci, model oluşturma ve değerlendirme, performans ölçütleri, veri bilimi, veri hazırlama ve görselleştirme, özellik mühendisliği, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları, pekiştirmeli öğrenme, yarı denetimli öğrenme konuları üzerine kuruludur. Tüm konular detaylı olarak ele alınmış ve her konuda uygulamalarda karşılaşılabilecek durumlar ile algoritmaların öne çıkan yönlerinin verilmesine özen gösterilmiştir.

Kitabın anlatım dilinin yalın olması nedeniyle, kitaptan sadece üniversite öğrencileri değil konuyla ilgilenen her yaştan okuyucu da yararlanabilir.

Bu kitap temel Türkçe kaynak olarak, Yapay Zekâya ilişkin yayınlanacak olan üç kitaplık serinin ikinci kitabıdır. Serinin ilk kitabı "Python ile Yapay Zekaya Giriş" yayınlanmıştır. Derin Öğrenme ve açıklanabilir yapay zekâ gibi konuları kapsayacak olan üçüncü kitap "Python ile Derin Öğrenme ve ileri Konular" kitabı ise yazarlar tarafından hazırlanmaktadır.

Konu Başlıkları:
Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar
Makine Öğrenmesi Süreci
Model Değerlendirme
Performans Ölçütleri
Veri Hazırlama
Özellik Mühendisliği
Verilerin Görselleştirilmesi
Denetimli Öğrenme Algoritmaları
Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları
Pekiştirmeli Öğrenme
Yarı Denetimli Öğrenme