Makine Öğrenmesi Algoritmaları - Kolektif - Nobel Akademik Yayıncılık
Hiç mesaj bulunmadı
Taksit | Tutar | Toplam |
---|---|---|
Tek Çekim | 378.00 TL | 378.00 TL |
2 Taksit | 189.00 TL | 378.00 TL |
3 Taksit | 133.56 TL | 400.68 TL |
4 Taksit | 101.12 TL | 404.46 TL |
5 Taksit | 81.65 TL | 408.24 TL |
6 Taksit | 68.67 TL | 412.02 TL |
Taksit | Tutar | Toplam |
---|---|---|
Tek Çekim | 378.00 TL | 378.00 TL |
Taksit | Tutar | Toplam |
---|---|---|
Tek Çekim | 378.00 TL | 378.00 TL |
2 Taksit | 196.56 TL | 393.12 TL |
Taksit | Tutar | Toplam |
---|---|---|
Tek Çekim | 378.00 TL | 378.00 TL |
2 Taksit | 189.00 TL | 378.00 TL |
3 Taksit | 131.04 TL | 393.12 TL |
4 Taksit | 99.23 TL | 396.90 TL |
5 Taksit | 80.14 TL | 400.68 TL |
6 Taksit | 67.41 TL | 404.46 TL |
Taksit | Tutar | Toplam |
---|---|---|
Tek Çekim | 378.00 TL | 378.00 TL |
2 Taksit | 196.56 TL | 393.12 TL |
3 Taksit | 132.30 TL | 396.90 TL |
4 Taksit | 100.17 TL | 400.68 TL |
Ödeme Türü | Toplam Tutar |
---|---|
Diğer Kredi Kartları | 378.00 TL |
Havale / Eft | 378.00 TL |
Posta Çeki | 378.00 TL |
Kapıda Ödeme | 393.00 TL |
Kapıda ödemeli siparişlerde +15,00TL kapıda ödeme hizmet bedeli ilave edilir. |
- Vade farksız taksitler KOYU renkte gösterilmektedir.
- X+X şeklinde belritilen taksitler (Örneğin: 2+3) 2 taksit olarak işleme alınmakta ancak ilgili bankanın kampanyası dahilinde 2 taksit üzerinden işlem yapıldığı halde 2+3 yani 5 taksit olarak kartınıza ve ödemenize yansımaktadır. (2 taksit seçilmiş olsa bile banka kampanyası dahilinde ekstradan vade farkı eklenmeden işlem 5 taksite bölünmektedir.)
Makine Öğrenmesi Algoritmaları - Kolektif - Nobel Akademik Yayıncılık
Makine Öğrenmesi Algoritmaları adlı bu kapsamlı eser, yapay zekâ dünyasının temel yapı taşlarından biri olan makine öğrenmesini tüm yönleriyle ele almaktadır. Alanında uzman 23 akademisyen tarafından kaleme alınan kitap, teorik bilgileri derinlemesine işlerken pratik uygulamalarla zenginleştirilmiş bir içerik sunmaktadır.
Makine öğrenmesinin temellerinden başlayarak öznitelik mühendisliği, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve pekiştirmeli öğrenme gibi geniş bir yelpazeyi kapsayan konuları detaylı bir şekilde incelemektedir. Ayrıca, modern yapay zekâ uygulamalarında giderek önem kazanan açıklanabilir makine öğrenmesi gibi ileri düzey konuları ele alarak okuyuculara etik ve şeffaf bir yapay zekâ geliştirme süreci için rehberlik etmektedir.
Her bölüm, uygulamalı örnekler ve algoritmalarla zenginleştirilerek okuyucuların hem teorik hem de pratik bilgi birikimini geliştirmeyi hedeflemektedir. Veri bilimi, yapay zekâ ve analitik alanlarında çalışan araştırmacılar, öğrenciler ve profesyoneller için vazgeçilmez bir kaynak niteliğindedir. Bu kitap, makine öğrenmesi algoritmalarını daha etkin ve verimli bir şekilde anlamanızı ve uygulamanızı sağlayacaktır.
Tüm bu yönleriyle kitap; geleceği şekillendiren yapay zekâ ve makine öğrenmesi dünyasına adım atmak isteyen herkes için benzersiz bir başucu kaynağı niteliğindedir.