Veri Bilimi Eğitimleri

Gradyan kırpma, derin sinir ağı eğitimini mahveden patlayan gradyanları önleyen tek satırlık bir eğitim düzeltmesidir. Bu rehber, nasıl çalıştığını, iki ana kırpma yöntemini, eşik seçimlerini ve PyTorch ile TensorFlow’da uygulamasını kapsar.

Markov Zincir Monte Carlo’ya bir rehber — nasıl çalıştığı, neden kullanıldığı, en yaygın algoritmalar ve Bayesçi çıkarım için Python’da nasıl uygulanacağı.

Destek Vektör Regresyonu, küçük hataları bilerek yok sayan marj temelli bir regresyon yöntemidir; çekirdekler aracılığıyla doğrusal olmayan ilişkileri ele alır ve standart regresyonun yetersiz kaldığı gürültülü gerçek dünya verilerinde ayakta kalır.

Chroma DB ile metin belgelerini kolayca yönetebilir, metni gömlemelere dönüştürebilir ve benzerlik aramaları yapabilirsiniz.

Pydantic’in ne olduğunu, ne için kullanıldığını ve Marshmallow veya Python’un dataclass’ları gibi alternatiflerle nasıl karşılaştırıldığını öğrenin.

Normallik testinin ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve verinizi kontrol etmek için Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov ve görsel yöntemler gibi yaygın testleri nasıl kullanacağınızı öğrenin + Python ve R örnekleri.

Kruskal-Wallis testine yönelik pratik bir rehber — ne olduğu, nasıl çalıştığı, ANOVA yerine ne zaman kullanılacağı ve Python ile R’da nasıl çalıştırılıp yorumlanacağı.

Kernel hilesine yönelik kavramsal bir rehber - ne olduğu, SVM’ler ve diğer kernel tabanlı modelleri nasıl etkinleştirdiği ve doğrusal olmayan modellemeye yönelik diğer yaklaşımlar yerine ne zaman kullanılacağı.

Amaç fonksiyonunun ne olduğunu, optimizasyon ve makine öğreniminde nasıl çalıştığını ve gerçek örneklerle nasıl tanımlanıp yorumlandığını öğrenin.

Finans, fizik ve bilgisayar biliminde gerçek dünya uygulamalarıyla birlikte sonlu ve sonsuz toplam formüllerini ve yakınsaklık koşullarını kapsayan geometrik serilere yönelik pratik bir rehber.

Newton yöntemi, kapalı formda cevabı olmayan denklemlerin çözümüne yaklaşmak için teğet doğru yaklaşımlarını kullanan yinelemeli bir kök bulma algoritmasıdır.

GELU, derin öğrenme mimarilerinde ReLU gibi daha basit alternatiflerden daha iyi performans gösteren, düzgün ve olasılıksal bir aktivasyon fonksiyonudur ve BERT ile GPT gibi transformer modellerinde varsayılan tercih haline gelmiştir.