Ebru Çağlayan Akay Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) Online kf8

KF8 (Kindle Format 8), Amazon tarafından geliştirilen ve Mobipocket tabanlı bir formattır. Şirket bu formatta çok iyi çalıştı. Bu format bu şirket tarafından üretilen tüm elektronik cihazlar tarafından desteklendiğinden, bu şaşırtıcı değildir. Bu cihazlardan birine Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) indirebilirsiniz. KF8 ile çizgi roman ve bilim kurgudan ansiklopedilere ve yazarın Ebru Çağlayan Akay anılarına kadar her türden renkli ve zengin kompozisyonlu dijital kitaplar oluşturabilirsiniz. Biçim, sabit düzen, kenar çubukları, CSS3 biçimlendirme, belirtme çizgileri, SVG grafikleri, iç içe geçmiş tablolar dahil olmak üzere 150'den fazla farklı biçimlendirme öğesine sahiptir. Bu, bu biçimi diğer mobil cihaz markalarının kullanımı için cazip hale getirir. KF8'in yeteneklerine harika bir örnek, Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) Ebru Çağlayan Akay bir kitapta açılır metin kullanma yeteneğidir. Bu araç, kitap içeriğinin dinamik bileşenini sembolize eder. Kindle Panel Görünümü modu da sağlanmıştır, bu sayede Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) kitabının resimlerini yüksek çözünürlüklü grafiklerle görüntüleyebilirsiniz. Bu çizgi roman severler ya da çocuk kurgu okurları için çok yararlı bir araçtır. Özellikle günümüzde, dijital teknolojinin gelişmede geniş çapta ilerlediği zaman. Enfes bir tasarıma sahip mutfak ve diğer kitaplar için yazı tiplerini gömmek, arka plan resimlerine metin yerleştirmek, Türkçe dili harfleri, dipnotları ve kenar çubuklarını kullanmak mümkündür. Formatın yaratıcıları daha az renkli, ancak daha yararlı türleri unutmadı. Ansiklopediler ve teknik literatür için çok uygun araçlar vardır. SVG, CSS3, iç içe tablolar ve dolgulu metin çerçeveleri hakkında konuşuyoruz. Herhangi bir okuyucu, ister bilim adamı ister mühendis olsun, Kindle Format 8 formatının bu özelliklerini takdir edecektir. Kindle kitap formatının geçen yıldan beri HTML5 ses ve video etiketlerinin yanı sıra geçerli tüm HTML4 etiketlerini desteklediğini ekliyoruz. Diğer üreticilerin bazı e-kitapları, desteklenenler listesinde KF8'i içerir, ancak onlarla her zaman doğru çalışmazlar. Bu, bu biçimin önemli bir eksi. Ancak gelecekte böyle bir sorun olmayacağından ve Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (Temel Kavramlar) KF8'in tüm elektronik kitap üreticilerine genişletileceğinden eminiz.

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.