Etiket arşivi: machine learning

Makine Öğrenmesi

Active Learning ve Veri Etiketlemedeki Rolü: Sampling Stratejileri & Query Yöntemleri -Bölüm 2/2

Active Learning Sampling Stratejileri ve Query Yöntemleri Birinci bölümde etiketleme süreci üzerine odaklanmıştık. Bu bölümde etiketleyicinin, etiketleyeceği verileri ortaya çıkaran yöntemler üzerine gidilecek. Etiketlenecek görseller üzerinde...

Metin Kerem 2 yıl önce

Makine Öğrenmesi

Active Learning ve Veri Etiketlemedeki Rolü -Bölüm 1/2

Active Learning’e Giriş Uçtan uca bir makine öğrenmesi projesi hayal edelim. Aklımıza, veri seti üzerinde ön işleme aşamalarıyla başlanılan ve devamında modelin oluşturulup ayağa kaldırıldığı...

Metin Kerem 2 yıl önce

Makine Öğrenmesi Teori Veri Bilimi

Boruta Algoritması ile Değişken Seçimi

Boruta veri setine eklediği gölge değişkenler ve iterasyonlu yapısı ile bir veri setinden önemli ve önemli olmayan değişkenlerin tarafsız ve istikrarlı bir şekilde seçilmesini sağlayan, Random Forest tabanlı değişken seçme yöntemidir.

Emre Rıdvan Muratlar 4 yıl önce

Genel bir bakış Makine Öğrenmesi Python Sınıflandırma Uygulama Veri Bilimi Veri Görselleştirme

CatBoost Nedir? Diğer Boosting Algoritmalarından Farkı Nelerdir?

Catboost, Yandex şirketi tarafından geliştirilmiş olan Gradient Boosting tabanlı açık kaynak kodlu bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Gradient Boosting’in performansını arttırmak amacıyla geliştirilen XGBoost ve LightGBM’e alternatiftir.

Emre Rıdvan Muratlar 4 yıl önce

Derin Öğrenme Makine Öğrenmesi Model Değerlendirme Python Sınıflandırma Uygulama

Derin Öğrenme ile Konu Tahmini

Merhaba VBO okuyucuları, bugün size derin öğrenme ile konu tahmini hakkında bilgi vermeye çalışacağım. Bu günlerde evde kalmamız bizler için hem sorun hem de kendimizi...

Serkan Arslan 4 yıl önce

Genel bir bakış Makine Öğrenmesi Python Sınıflandırma Teori Uygulama Veri Bilimi

LightGBM

LightGBM diğer boosting algoritmaları ile karşılaştırıldığında yüksek işlem hızı, büyük verileri işleyebilmesi, daha az kaynak(RAM) kullanımı, yüksek tahmin oranı, paralel öğrenme ve GPU öğrenimini desteklemesi gibi avantajları vardır.

Emre Rıdvan Muratlar 5 yıl önce

Latent Dirichlet Allocation(LDA) Makine Öğrenmesi OneVsRest Sınıflandırma

Türkçe Metinlerde Konu Tahmini

Merhaba VBO okuyucuları, korona virüsü sebebiyle hepimiz çok zor günler geçirmekteyiz. Evde geçirdiğimiz bu günleri kendimizi daha fazla geliştirerek değerlendirmeliyiz. Ben de bu süreçte Türkçe...

Serkan Arslan 5 yıl önce

Genel bir bakış Makine Öğrenmesi Python Sınıflandırma Teori Uygulama

XGBoost Nasıl Çalışır? Neden İyi Performans Gösterir?

XGBoost, Gradient Boosting algoritmasının optimize edilmiş yüksek performanslı halidir. Yazıda XGBoost'un nasıl çalıştığı ve performansı incelenmiştir.