Tarım bilimlerinde veri analizi ve modelleme süreçlerine odaklanan bu çalışma, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini uygulamalı bir bakış açısıyla ele alıyor. Kitap, K-en Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri, Rassal Ormanlar ve C5.0 gibi klasik yöntemlerin yanı sıra, yapay sinir ağları ve evrişimli sinir ağları gibi ileri düzey yaklaşımları da kapsamlı bir şekilde inceliyor. Özellikle Keras ve TensorFlow kullanarak aktarım öğrenmesi, veri artırma ve model optimizasyonu gibi konularda pratik örnekler sunuluyor.
Denetimsiz öğrenme alanında kümeleme ve birliktelik kuralları gibi yöntemler detaylandırılırken, boyut indirgeme tekniklerine de yer veriliyor. Regresyon problemlerinde ise MARS ve NNS gibi yenilikçi çözümler, tarım verilerine uyarlanmış örneklerle açıklanıyor. Farklı algoritmaların performans karşılaştırmaları için kullanılan başarı ölçütleri, teorik açıklamalar ve R kodlarıyla.
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIYas Bitti Yüzleşme ZamanıDoç. Dr. Vicdan Nalbur
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIThe Last of The MohicansJames Fenimore Cooper
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIKelimelerin Ötesinde Bir Otizm HikayesiPınar Küçükaras
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIİletişime GirişProf. Dr. Aysel Aziz
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIÇocukluk Sosyolojisi TarihiBerry Mayall
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIMasallar ve Eğitimsel İşlevleriMuhsine Helimoğlu Yavuz
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIKitaplarla ve Filmlerle Aile EğitimiFatih Pulat
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIÇocuğunuzun Korkuları ve Çözüm YollarıDr. Eriman Topbaş
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIÜniversite Sınavını Nasıl Kazandım?Halit Ertuğrul
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIOlumsuz Bir Dünyada Olumlu Çocuklar YetiştirmekZig Ziglar
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIEvlilik ReçetesiZarife Köksal Taşova
KİTAPİNDİR KİTAPLIĞIAile Kurmak Aile OlmakDr. Semin Güler Oğurtan