Ebru Çağlayan Akay - Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) epub indir Online

Uluslararası Dijital Yayıncılık Forumu (ePub, “ipab” olarak telaffuz edilir), Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) adlı kitabın Dijital Yayınları Tartışma Forumu ile bağlantılı olarak oluşturulan extension.epub ile birlikte, çeşitlerin elektronik yayınlanması için bir düzendir. Düzen, dijital dergiyi tek bir dosyaya dağıtır ve yayınlar, bu da elektronik yayınlar ePub ile uygun yazılım ve donanımın yanı sıra Türkçe Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) içindeki diğer birkaç dergiyi kullanmayı mümkün kılar. Normal bir kitap Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar). EPub HTML 5'i ifade eder, stil oldukça karmaşıktır, ancak kolayca indirebilirsiniz. İki sistem - bu, HTML 5'i destekleyen minimum miktardır ve aslında, birbirine uymaz (iBooks ve Android), ayrıca HTML'nin bir kısmını destekleyen çok sayıda eski telefonun yanı sıra limitleri ve yanlışlıkları. EPub'ın sınırlamaları arasında - yazarın Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) adlı kitabının Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) küçük HTML belgelerine bölünmesi gerekecektir. Büyük belgeler içeren cihazlar kolay çalışmayabilir. Ebru Çağlayan Akay etkileşimli medya nesneleri ve dönüştürücü öğelerinin yenilenmiş tasarımı kolayca korunmaz. Epub ayrıca html verilerinin yanı sıra, içerikte kullanılan öğeleri içeren bir metin mesajına da sahiptir - grafikler, stiller, el yazmaları, yazı tipleri. Tüm bunları Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) Ebru Çağlayan Akay kitabında ücretsiz olarak indirebilirsiniz. HTML, CSS, vb. İçin belirli "ekler" veya "kısıtlamalar" Epub belirtmez. İnternet çok fazla dinamik içerik barındırıyor ve pek çok kitabın içeriği değişiyor ya da bozuluyor. Sitemizde, Ebru Çağlayan Akay yazarının Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) kitabı orijinal, saf haliyle sunulmaktadır. Epub düzeni basitlik, üretilebilirlik, açıklık ve ayrı DRM bakımıdır. Bu stil, Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) kılavuzuna elektronik biçimde rehberlik etmeyi amaçlamaktadır. Birçok uygulama indirmek için Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) EPub'u ücretsiz görüntülemenizi sağlar. Bu tarzda epub Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) aslında bir belge olarak dağıtılır.

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. Ürünün baskısı görseldeki ile farklılık gösterebilir.