Günümüzde yapay zekânın en güçlü yapı taşlarından biri olan Makine Öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini ve öğrendikleri bilgileri kullanarak karar vermesini mümkün kılmaktadır. Bu kitap, PictoBlox Programlama ve Yapay Zekâ serisinde kazanılan temel bilgi ve beceriler üzerine inşa edilerek, okuyucuları bir adım daha ileriye taşımayı amaçlamaktadır.
Makine öğreniminin temel mantığı, insan öğrenme süreci ile karşılaştırmalı olarak ele alınmış; böylece makinelerin verileri nasıl analiz ettiği, örüntüleri nasıl keşfettiği ve nasıl tahminlerde bulunduğu anlaşılır bir dille açıklanmıştır. PictoBlox’un makine öğrenme ortamı kullanılarak görüntü, ses, metin ve sayısal verilerle çalışan modeller adım adım oluşturulmuş ve her aşama uygulamalı örneklerle desteklenmiştir.
Kitap boyunca; görüntü sınıflandırma, nesne algılama, poz ve el hareketi tanıma, ses ve metin sınıflandırma ile regresyon uygulamaları blok tabanlı kodlama ile somutlaştırılmıştır. Okuyucular, yalnızca hazır sistemleri incelemekle kalmayacak; kendi verileriyle modeller eğiterek yapay zekânın nasıl “öğrendiğini” deneyimleyeceklerdir. Sade anlatımı, uygulamaya dönük yapısı ve proje temelli yaklaşımıyla bu eser; makine öğrenimi dünyasına güçlü bir giriş yapmak isteyen herkes için kapsamlı ve ilham verici bir rehber niteliğindedir.
Günümüzde yapay zekânın en güçlü yapı taşlarından biri olan Makine Öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini ve öğrendikleri bilgileri kullanarak karar vermesini mümkün kılmaktadır. Bu kitap, PictoBlox Programlama ve Yapay Zekâ serisinde kazanılan temel bilgi ve beceriler üzerine inşa edilerek, okuyucuları bir adım daha ileriye taşımayı amaçlamaktadır.
Makine öğreniminin temel mantığı, insan öğrenme süreci ile karşılaştırmalı olarak ele alınmış; böylece makinelerin verileri nasıl analiz ettiği, örüntüleri nasıl keşfettiği ve nasıl tahminlerde bulunduğu anlaşılır bir dille açıklanmıştır. PictoBlox’un makine öğrenme ortamı kullanılarak görüntü, ses, metin ve sayısal verilerle çalışan modeller adım adım oluşturulmuş ve her aşama uygulamalı örneklerle desteklenmiştir.
Kitap boyunca; görüntü sınıflandırma, nesne algılama, poz ve el hareketi tanıma, ses ve metin sınıflandırma ile regresyon uygulamaları blok tabanlı kodlama ile somutlaştırılmıştır. Okuyucular, yalnızca hazır sistemleri incelemekle kalmayacak; kendi verileriyle modeller eğiterek yapay zekânın nasıl “öğrendiğini” deneyimleyeceklerdir. Sade anlatımı, uygulamaya dönük yapısı ve proje temelli yaklaşımıyla bu eser; makine öğrenimi dünyasına güçlü bir giriş yapmak isteyen herkes için kapsamlı ve ilham verici bir rehber niteliğindedir.
| Taksit Sayısı | Taksit tutarı | Genel Toplam |
|---|---|---|
| Tek Çekim | 385,00 | 385,00 |
| 2 | 205,98 | 411,95 |
| 3 | 139,88 | 419,65 |
| 6 | 73,79 | 442,75 |
| 9 | 51,33 | 462,00 |
| 12 | 40,43 | 485,10 |