Bu kitap, klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır. KNN, SVM, Naive Bayes, CHAID, CART, Ayırma Analizi, Random Forests, C5.0, GBM, XGBoost vb. çok sayıda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yanında yapay sinir ağları (ANN) ve evrişimsel sinir ağları (CNN) gibi derin öğrenme yöntemleri kitapta ayrıntılı anlatılmaktadır. Kitapta ANN ve CNN için özel bir bölüm ayrılmış Keras ve TensorFlow ile aktarmalı öğrenme, veri çoğaltma, parametre ayarlama ve Shiny uygulaması geliştirme konularında kapsamlı örnekler sunulmuştur. Denetimsiz öğrenmede kümeleme yöntemleri, birliktelik kuralları ve boyut indirgemede yaygın olarak kullanılan yöntemler tanıtılmaktadır. Kitapta ayrıca regresyon modelleriyle öğrenme konusu MARS ve NNS gibi yeni yöntemler de eklenerek incelenmektedir. Bunun yanında makine öğrenmesi ve veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ve modellerin karşılaştırılması için uygulamalar yapılmış, karşılaştırmalarda kullanılabilecek tüm başarım ölçütleri ayrıntılı şekilde anlatılmış ve kodları verilmiştir. Tarım ve gıda, makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılması gereken alanların ilk sıralarında gelmektedir. Tarımsal ürünler ve gıda arzının arttırılması, ancak aynı zamanda ekosistem ve küresel kaynakların korunmasını sağlamak için yapılacak iş ve uygulamalarda makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin önemi gittikçe artmaktadır. Bu nedenle kitapta verilen örneklerde tarım, gıda, çevre, biyoloji ve genetik gibi yaşam bilimleriyle ilgili alanlarda veri setleri kullanılarak okuyucunun konuya daha hızlı uyumu amaçlanmıştır. Bu kitapta makine öğrenmesi ve veri madenciliği için programlama ve örnek uygulamalar R ile yapılmıştır. R, istatistik analiz, veri bilimi ve makine öğrenmesi de dâhil hemen her dalda hazırlanmış yaklaşık 27.000 paketi ile büyük kolaylıklar ve esneklikler sunan açık kaynak, özgür ve ücretsiz devasa bir ekosistem durumundadır. Kitapta, en temel düzeyden başlayarak tam anlamıyla profesyonel uygulamalar yapabilmek için gerekli R kodları sunulmaktadır.
Bu bölüm, yayınevinin tanıtım metni temel alınarak yapay zeka ile hazırlanmış bir yorumdur; kitabın doğrulanmış içerik özeti değildir. Eserin türüne göre karakter veya olay örgüsü yorumları geçerli olmayabilir.
Erkut Tekeli'nin eseri, tarım, gıda ve yaşam bilimlerinde makine öğrenmesi ile veri madenciliği yöntemlerinin nasıl kullanıldığını detaylı bir şekilde ele almaktadır. Kitap, okuyuculara bu alandaki temel kavramları tanıtarak başlamakta, ardından çeşitli makine öğrenmesi tekniklerini, veri analizi süreçlerini ve bu yöntemlerin tarım ve gıda sektöründeki uygulamalarını açıklamaktadır. Örnekler ve case study'ler ile desteklenen içerik, teorik bilgiyi pratikle birleştirerek okuyucunun konuyu derinlemesine kavramasını sağlamaktadır. Ayrıca, güncel teknolojik gelişmeler ve bu gelişmelerin tarım ve gıda sektörüne olan etkileri üzerine de değerlendirmelerde bulunulmaktadır. Böylece, okuyucular, tarım ve gıda alanında veri odaklı karar verme süreçlerini nasıl geliştirebileceklerini öğrenmektedir.
Kitap, tarım ve gıda alanında veri analizi ve makine öğrenmesi tekniklerinin uygulanmasını derinlemesine incelemektedir. Tarım, gıda ve yaşam bilimleri gibi önemli alanlarda veri madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı, günümüzün hızlı gelişen teknolojik dünyasında büyük bir gereklilik haline gelmiştir. Yazar, bu konuları ele alırken hem teorik temellere hem de pratik uygulamalara yer vererek okuyuculara kapsamlı bir anlayış sunmaktadır. Tarım sektörünün verimliliğini artırmak, gıda güvenliğini sağlamak ve yaşam bilimlerinde yenilikçi çözümler geliştirmek amacıyla bu yöntemlerin nasıl entegre edilebileceği üzerinde durulmaktadır.
Bu kitapta karakterlerden ziyade yöntemlerin ve tekniklerin ön planda olduğu bir anlatım tarzı benimsenmiştir. Ancak, yazarın yaklaşımı, okuyucular için bir tür rehber niteliğindedir. Erkut Tekeli, tarım, gıda ve yaşam bilimleri alanlarında çalışan akademisyenler, araştırmacılar ve öğrenciler gibi farklı karakterleri göz önünde bulundurarak, onların ihtiyaçlarına yönelik içerikler sunmaktadır. Yazarın bilgisi ve deneyimi, okuyucuların bu karmaşık konuları daha iyi anlamalarına yardımcı olmaktadır.
Kitap, okuyucunun analitik düşünme yetisini geliştirmeyi hedeflemektedir. Makine öğrenmesi ve veri madenciliği gibi karmaşık konular, okuyucunun zihinsel süreçlerini zorlayabilir. Ancak, yazar bu bilgileri sade bir dille sunarak, okuyucunun konulara olan ilgisini artırmakta ve öğrenme sürecini kolaylaştırmaktadır. Bu bağlamda, okuyucuların kendi mesleki alanlarında bu teknikleri kullanarak yapacakları yenilikçi uygulamalar, psikolojik olarak bir başarı hissi yaratabilir.
Kitap, bilimsel bilgi ve teknoloji arasındaki ilişkiyi sorgulayan bir felsefi yaklaşım sunmaktadır. Tarım ve gıda güvenliği gibi temel insan ihtiyaçları üzerinde teknoloji kullanmanın etik boyutlarını ele almaktadır. Makine öğrenmesi ve veri madenciliği, insan yaşamını kolaylaştırma potansiyeline sahip olsa da, bu yöntemlerin kullanımındaki sorumluluk ve etik meseleler de göz önünde bulundurulmalıdır. Bu noktada, okuyucuların teknolojinin insan hayatına olan katkılarını sorgulaması teşvik edilmektedir.
Tarım ve gıda üretimi, insanlık tarihi boyunca büyük bir öneme sahip olmuştur. Bu kitap, geçmişten günümüze tarımın evrimini ve gelişimini incelemekte, modern teknolojilerin bu alandaki rolünü vurgulamaktadır. Özellikle 20. yüzyıldan itibaren yaşanan teknolojik devrimler, tarımsal üretkenliği artırmış ve gıda güvenliğini sağlamaya yönelik çözümler sunmuştur. Makine öğrenmesi ve veri madenciliği gibi modern yöntemlerin bu tarihsel süreçte nasıl yer bulduğunu anlama, okuyucular için önemli bir bağlam sunmaktadır.
Bir Karakterle Sohbet Et
PREMIUM AIBu kitabın bir karakterinin sesinden cevap alabilirsin — Litopya AI o karakteri canlandırır.
Henüz gönderi yok. İlk paylaşımı sen yap.
İçerik eklemek için giriş yap.
Henüz inceleme yok. İlk yorumu sen yaz.
İçerik eklemek için giriş yap.
Henüz alıntı yok. Sen ilk alıntıyı paylaş.
İçerik eklemek için giriş yap.
Tarım ve gıda sektöründe veri madenciliği ve makine öğrenmesi kullanmanın en büyük avantajları nelerdir?
Tarım ve gıda sektöründe veri madenciliği ve makine öğrenmesi kullanmanın en büyük avantajları nelerdir?
Henüz video yok. İlk videoyu sen yükle.
Zeynel Cebeci, okurların ilgiyle takip ettiği bir yazar. Litopya kataloğunda 6 kitabı yer alıyor. Kitapları 2019-2024 yılları arasında ABAKÜS KİTAP - KAMPANYA, NOBEL AKADEMİK YAYINCILIK, PAPATYA BİLİM etiketiyle yayımlandı. Kitaplarının ortalama hacmi 552 sayfa. Eserleri ağırlıklı olarak Bilim ve Akademik kategorilerinde yer alıyor. En çok ilgi gören kitabı “Tarım, Gıda ve Yaşam Bilimlerinde R ile Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği” (okur puanı 9.31). Kitabın tanıtımından: “Bu kitap, klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki popüler denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini tanıtmaktadır. KNN, SVM, Naive Bayes, CHAID, CART, Ayırma Analizi, Random Forests, C5.0, GBM, XGBoost vb. çok…” Litopya okurları bu kitaplara 46 puan bıraktı. Ortalama puanı 10 üzerinden 8.63.
Zeynel Cebeci sayfasının tamamıAynı yazarın Litopya'daki diğer eserleri

Kolektif
⭐ 8.7 · 136

Kolektif
⭐ 8.4 · 146

Kolektif
⭐ 8.8 · 100

Kolektif
⭐ 8.4 · 153

Kolektif
⭐ 8.4 · 115

Kolektif
⭐ 8.4 · 91