22:42
Karar Ağaçları (Kodlama)
27:50
K-En Yakın Komşu (Kodlama)
43:27
Regresyon Modeli (Kodlama)
48:36
Veri Analizi (Kod+Teori)
59:09
Veri Düzenleme (Kod+Teori)
34:09
Veri İşleme (Kod+Teori)
21:20
Derin öğrenme modelleri ile Sınıflandırma nasıl yapılır?
23:28
Derin öğrenme sistemleri nasıl çalışır?
22:13
Derin öğrenme modelleri için kodlama nasıl yapılır? (Regresyon)
30:08
Derin öğrenmede örneklerle ileri geçiş ve geri yayılım
29:21
Derin Öğrenmeye Giriş
32:45
Bayes Yöntemlerinin kodlanması ve Performans Metriklerinin değerlendirilmesi (Kodlama)
43:29
Lojistik Regresyon modeli için kod nasıl yazılır?
01:36:26
Yapay Zeka nedir ve yapay zeka ile neler yapılmaktadır?
45:13
Regresyon modeli nasıl çalışır?
35:07
Lojistik Regresyon nasıl çalışır?
08:38
K-En Yakın Komşu (Teori)
31:58
Karar Ağaçları nasıl yapılır?
18:17
Naive Bayes yöntemi nasıl uygulanır?
11:28
Guassian Naive Bayes nasıl uygulanır?
16:36
Hassasiyet ve Özgüllük parametreleri nasıl hesaplanır ve yorumlanır?
12:53
Karmaşıklık Matrisi (Confusion Matrix) nasıl hesaplanır?
X
About
Üniversite öğretim üyesiyim. Bu kanalda temel olarak yapay zeka yöntemleri ve kısıtlı olarak da inşaat mühendisliği konularında videolar paylaşılmaktadır.
Özellikle yapay zeka yöntemlerinin teorik alt yapısı ve Python dili kullanılarak uygulanması konusunda videolar paylaşılmaktadır. Yapay zeka videolarında sadece Python diline aşina olduğunuz kabulü ile anlatım yapılmaktadır. Başka ek bilgiye ihtiyacınız olmayacaktır. Python dilini anlatan videoların da yakın zaman içinde paylaşılması planlanmıştır.
İzleyenlere faydalı olmasını dilerim.
İlginiz için teşekkür ederim.
Tags