Python Ile Derin Ögrenme Ciltli
Published on 1. November 2019
Book
Paperback/Softback
400 pages
978-605-69024-2-0 (ISBN)
Description
Makine ögrenmesi son yillarda oldukca carpici bir ilerleme sagladi Konusma ve görüntü tanimada cok kötüydük fakat insana yakin dogruluga gectik, ortalama bir Go oyuncusunu yenemeyen uygulamalardan dünya sampiyonlarini yenen uygulamalar gelistirme noktasina geldik. Bu ilerlemenin arkasinda derin ögrenme var.
Gelecekte derin ögrenme sadece arastirmacilar, akademik profilli mühendisler ve lisansüstü ögrenciler gibi profesyoneller tarafindan degil tüm gelistiriciler tarafindan kullanilacak. Herkes akilli uygulamalar gelistirmeye ihtiyac duyacak Tüm isletmeler nasil simdi bir internet sitesine ihtiyac duyuyorsa tüm ürünler kullanicinin olusturdugu veriyi anlamlandirmak icin akla ihtiyac duyacak. Bundan dolayi su an ve yakin gelecekte derin ögrenmeye hakim uygulama gelistiricilere olan ihtiyac katlanarak artacaktir.
Bu kitap, derin ögrenmeyi sifirdan kesfetmek ya da derin ögrenme anlayisini genisletmek isteyen herkes icin yazilmistir. Ister makine ögrenmesi üzerine calisan bir mühendis ya da akademisyen, isterse yazilim gelistiricisi veya üniversite ögrencisi olun, bu sayfalar size cok sey katacak. Isiniz bittiginde, derin ögrenmeyi kendi projelerinizde uygulamak icin gerekli bilgi ve beceriye sahip olacaksiniz.
Bu kitap, matematiksel gösterime girmekten kacinarak derin ögrenmeyi pratik ve uygulamali olarak ögretiyor. Nicel kavramlari kod parcalari araciligiyla acikliyor. Makine ögrenmesi ve derin ögrenmenin temel fikirleri hakkinda pratik sezgiler gelistirmenizi sagliyor. Bu kitapta, somut problemleri derin ögrenmeyi kullanarak cözmeye baslamak icin bilmeniz gereken her seyin ayrintili yorumuna, pratik önerileri ile hem basit hem de üst düzey aciklamalar iceren otuzdan fazla kod örnegine ulasacaksiniz.
Kod örnekleri, Python derin ögrenme kütüphanesi Kerasi kullanarak yazilmistir. En popüler ve en hizli büyüyen derin ögrenme kütüphanesi olan Keras, derin ögrenmeye baslamak icin en iyi aractir.
Bu kitabi okuduktan sonra derin ögrenmenin ne oldugunu, ne zaman uygulanabilir oldugunu ve sinirlarinin ne oldugunu tam olarak anlayacaksiniz. Makine ögrenmesi sorunlarini cözmeniz icin gerekli olan standart is akisini bilecek ve sik karsilasilan sorunlarin nasil ele alinacagini ögreneceksiniz. Görüntü islemeden dogal dil islemeye kadar gercek dünyadaki sorunlarin üstesinden gelmek icin Kerasi kullanabileceksiniz Görüntü siniflandirma, zaman serisi tahmini, duygu analizi, görüntü ve metin üretme ve daha fazlasi.
Francois Chollet, Kerasin yaraticisidir. Ayni zamanda TensorFlow makine ögrenmesi kütüphanesine katki saglamaktadir. CVPR, NeurIPS, ICLR, vb. alanin ana konferanslarinda yayinlanmis cok sayida makalesi bulunmaktadir. Google AIda calismaktadir.
Gelecekte derin ögrenme sadece arastirmacilar, akademik profilli mühendisler ve lisansüstü ögrenciler gibi profesyoneller tarafindan degil tüm gelistiriciler tarafindan kullanilacak. Herkes akilli uygulamalar gelistirmeye ihtiyac duyacak Tüm isletmeler nasil simdi bir internet sitesine ihtiyac duyuyorsa tüm ürünler kullanicinin olusturdugu veriyi anlamlandirmak icin akla ihtiyac duyacak. Bundan dolayi su an ve yakin gelecekte derin ögrenmeye hakim uygulama gelistiricilere olan ihtiyac katlanarak artacaktir.
Bu kitap, derin ögrenmeyi sifirdan kesfetmek ya da derin ögrenme anlayisini genisletmek isteyen herkes icin yazilmistir. Ister makine ögrenmesi üzerine calisan bir mühendis ya da akademisyen, isterse yazilim gelistiricisi veya üniversite ögrencisi olun, bu sayfalar size cok sey katacak. Isiniz bittiginde, derin ögrenmeyi kendi projelerinizde uygulamak icin gerekli bilgi ve beceriye sahip olacaksiniz.
Bu kitap, matematiksel gösterime girmekten kacinarak derin ögrenmeyi pratik ve uygulamali olarak ögretiyor. Nicel kavramlari kod parcalari araciligiyla acikliyor. Makine ögrenmesi ve derin ögrenmenin temel fikirleri hakkinda pratik sezgiler gelistirmenizi sagliyor. Bu kitapta, somut problemleri derin ögrenmeyi kullanarak cözmeye baslamak icin bilmeniz gereken her seyin ayrintili yorumuna, pratik önerileri ile hem basit hem de üst düzey aciklamalar iceren otuzdan fazla kod örnegine ulasacaksiniz.
Kod örnekleri, Python derin ögrenme kütüphanesi Kerasi kullanarak yazilmistir. En popüler ve en hizli büyüyen derin ögrenme kütüphanesi olan Keras, derin ögrenmeye baslamak icin en iyi aractir.
Bu kitabi okuduktan sonra derin ögrenmenin ne oldugunu, ne zaman uygulanabilir oldugunu ve sinirlarinin ne oldugunu tam olarak anlayacaksiniz. Makine ögrenmesi sorunlarini cözmeniz icin gerekli olan standart is akisini bilecek ve sik karsilasilan sorunlarin nasil ele alinacagini ögreneceksiniz. Görüntü islemeden dogal dil islemeye kadar gercek dünyadaki sorunlarin üstesinden gelmek icin Kerasi kullanabileceksiniz Görüntü siniflandirma, zaman serisi tahmini, duygu analizi, görüntü ve metin üretme ve daha fazlasi.
Francois Chollet, Kerasin yaraticisidir. Ayni zamanda TensorFlow makine ögrenmesi kütüphanesine katki saglamaktadir. CVPR, NeurIPS, ICLR, vb. alanin ana konferanslarinda yayinlanmis cok sayida makalesi bulunmaktadir. Google AIda calismaktadir.