Google'in tutorial'i machine learning'i daha onceden bildiginizi varsayarak Tensorflow'u ogretiyor. Teorik kismini cok yuzelsel geciyorlar. Tam olarak anlayamazsiniz o sekilde.
Digerlerinde fazla preview yok. Yorum yapamiyorum. Bu derslerin en buyuk sikintisi "machine learning ogretiyoruz" adi altinda "haydi scikit ogrenelim" tarzi dersler vermeleri. Eger oyle oldugunu hissederseniz almayin. Framework sadece aractir. Ideal machine learning dersinde framework olmadan da bu isleri yapmayi bilebilmeniz gerekir.
Kendini kanitlamis kurslardan Andrew Ng'nin Coursera'daki ders serisi var. Ucretsiz. Kendisi stanford'da ders veriyor normalde. Baidu (Cin'in google'i) eski CEO'su. Ayni adamin deep learning uzerine de dersleri var.
Google'in tutorial'i machine learning'i daha onceden bildiginizi varsayarak Tensorflow'u ogretiyor. Teorik kismini cok yuzelsel geciyorlar. Tam olarak anlayamazsiniz o sekilde.
Digerlerinde fazla preview yok. Yorum yapamiyorum. Bu derslerin en buyuk sikintisi "machine learning ogretiyoruz" adi altinda "haydi scikit ogrenelim" tarzi dersler vermeleri. Eger oyle oldugunu hissederseniz almayin. Framework sadece aractir. Ideal machine learning dersinde framework olmadan da bu isleri yapmayi bilebilmeniz gerekir.
Kendini kanitlamis kurslardan Andrew Ng'nin Coursera'daki ders serisi var. Ucretsiz. Kendisi stanford'da ders veriyor normalde. Baidu (Cin'in google'i) eski CEO'su. Ayni adamin deep learning uzerine de dersleri var.
bence de hocam en iyisi sizin attıgınız sanırım. 7 day free trial baslatıcam simdi de sonra 50 dollar napıcam bilmiyorum
hocam yalnız ben scratch'ten öğrenmek istemiyorum. işim görülsün istiyorum. youtube'daki playlisti izledim, olayı anladım. ben de tensorflow kullanıcam. scratch'ten öğrenmeme gerek var mı hala? tensorflow yapıyor zaten?
Neyin ne oldugunu ogrenmek, isleri cok kolaylastiriyor. Tensorflow ve scikit lineer regresyon, k-nearest neighbours, svm gibi seyleri kutudan ciktigi gibi saglayabiliyorlar. Sadece bunlari kullanacaksaniz okey. O zaman parali derse bile gerek yok ki. Acin dokumantasyondan okuyun yeterli. eninde sonunda hepsi:
classifier = tf.xyzclassifier() veya classifier = scikit.xyzclassifier()
sonra
classifier.fit(x=veri, y=veri)
sonra
classifier.predict(x=tahmin_verisi)
Baska da bir sey yok. Ama olaylarin cogunun nasil gerceklestiginden bi'haber oluyorsunuz. Tensorflow'cu dayilar ANN'lere veya en basit perceptronlara gecince loss fonksiyonu nedir, optimizer nedir, nerede hangi turunu kullanmak iyidir, value function nedir, bu formuller ne ayak, bunlari nasil koda dokecegiz ki diye dusunur durursunuz. Sonra "ben machine learning'i tam ogrenememisim" noktasina donersiniz.
Hevesi alana kadar veya isiniz gorulene kadar scikit'in ve tensorflow'un hazir yapilarini kullanmayi ogrenebilirsiniz tabi ama machine learning ogrenmekten uzak olursunuz...
https://www.udemy.com/machinelearning/
https://www.udemy.com/data-science-and-machine-learning-with-python-hands-on/
Hangisi iyi gibi arkadaşlar, konuyu bilenler yorum yapabilir mi?
DH forumlarında vakit geçirmekten keyif alıyor gibisin ancak giriş yapmadığını görüyoruz.
Üye Ol Şimdi DeğilÜye olduğunda özel mesaj gönderebilir, beğendiğin konuları favorilerine ekleyip takibe alabilir ve daha önce gezdiğin konulara hızlıca erişebilirsin.
< Bu mesaj bu kişi tarafından değiştirildi funky-nd -- 22 Eylül 2017; 20:29:41 >