Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar PDF İndir ve Özeti Oku – Ebru Çağlayan Akay

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar isimli kitap yazar Ebru Çağlayan Akay tarafından yazılmıştır. ISBN (Uluslararası Standart Kitap Numarası) 9789753536035 olan kitap şu an bazı kitap sitelerinde satılmaktadır. Bazı sitelerde ise Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar PDF İndir yöntemi ile satışı yapılmaktadır.

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar PDF İndir yöntemi doğru bir yöntem olmadığından dolayı, kitap mağazalarından ya da online kitap sitelerinden satın almanızı tavsiye ederiz. Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar isimli kitabı PDF olarak indirmek istediğinizde, ücretsiz ve bedava olarak hem bilgisayarınıza, hem tabletinize hem de telefonunuza indirebilirsiniz.

Liste fiyatı 285,00 olan Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar kitabını internetten ya da mağazadan satın aldığınızda, kağıt cinsi Kitap Kağıdı olan, cilt tipi Karton Kapak ve 16.5 x 23.5 cm boyutunda olan bir kitap ile karşılaşacaksınız.

İçeriğin devamında kitabın tanıtımı (kısa özeti) ile birlikte (belirtildiyse) kitap karakterlerini, türünü ve ana konusunu görüntüleyebilirsiniz.

Table of Contents

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar Kitap Tanıtımı (Kısa Özeti)

Günümüzde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmaları yardımı ile elde edilecek sosyal ve ekonomik sonuçlara karşı ilgi giderek artmaktadır. Bunun nedeni olarak, sürekli bilgi üretilen çağımızda, büyük verilerin sosyal dünya hakkında önemli bilgi kaynağı olması gösterilebilir. Pek çok alanda yaygın kullanılmaya başlanan büyük veri ve makine öğrenmesi analizleri, kapsamı ve amacı farklı olmasına rağmen son yıllarda ekonometri alanında da dikkat çekmeye başlamıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının sosyal bilimler alanında kullanılması haklı olarak özellikle nedensellik açısından eleştiriler almaktadır. Son yıllarda bu alanda yapılan teorik ekonometrik çalışmalar incelendiğinde, bunların temel noktalarının makine öğrenmesi algoritmalarında nedensellik özelliğinin ele alınması üzerine olduğu görülmektedir.Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanmak ve bu algoritmaları ekonometrik yöntemlerle birleştirmek, karmaşık olguları modellemek, analiz etmek ve zengin bilgi kaynaklarını sosyal bilimler için incelenecek modellere dahil etmek incelenen konu hakkında daha fazla bilgi edinilmesini sağlayabilir. Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından fayda sağlayabilmek için büyük veri kavramının net olarak ortaya konulması, diğer veri türlerinden farklılığının ele alınması, uygulamalarda bu tür veri kullanmanın avantaj ve zorluklarının detaylı olarak incelenmesi, makine öğrenmesi algoritmalarının amacı, hedefleri ve kullanılma şekillerinin iyi anlaşılması oldukça önemlidir.Bu kitapta büyük veri ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramlar ele alınmıştır. Regresyon açısından denetimli makine öğrenmesi yöntemleri incelenmiş, sınıflandırma yöntemleri çalışma dışı bırakılmıştır. Doğrusal, Daraltıcı, Doğrusal Olmayan, Parametrik Olmayan Regresyon ve Regresyon Ağaçları konuları kitapta yer almaktadır. Son bölümlerde ise Yüksek Boyutlu Modeller ve Hibrid Modeller kısaca ele alınmıştır. Ekonometride büyük veri ve makine öğrenmesine giriş niteliğinde olan bu kitapta açıklanan makine öğrenmesi yöntemlerinin çoğunun R programı uygulamaları basit örneklerle açıklanmıştır.

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar Liste Fiyatı Nedir?

285,00

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar ISBN Nedir?

9789753536035

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar Sayfa Sayısı Nedir?

222

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar Cilt Tipi Nedir?

Karton Kapak

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar Kağıt Cinsi Nedir?

Kitap Kağıdı

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi :Temel Kavramlar Kitap Boyutu Nedir?

16.5 x 23.5 cm