Ücretsiz Dene
Dijitalleşme, Makine Öğrenmesi, Teknoloji, Veri Bilimi, Verimlilik, Yapay Zeka

Tüm Veri Bilimcilerin Okuması Gereken En İyi 6 Makine Öğrenmesi Kitabı

Son zamanların popüler konusu olan makine öğrenmesi hakkında doğru ve etkili verilere ulaşmak için güzel kitaplar okumak önemlidir. İşte sizin için bazı kitap önerilerimiz:

  • Makine Öğrenmesi (Necmi Gürsakal)

R uygulamalı bu kitap, makine öğrenmesi ile ilgili genel kavramlar ve teknikler yanında çok sayıda uygulamaya yer veriyor.

Makine öğrenmesini anlamada en önemli konu, onun yazılım üretimine temelde yeni bir yaklaşım getirmesidir. Makine öğrenmesi, belirli bir amaç için programlama yerine örneklerden öğrenir ve bu önceki pratiğe göre önemli bir kırılmadır. Bir öğrenme algoritması çok sayıda veriyle, diğer bir deyiş ile milyonlarca sayı ile uğraşır.

Makine öğrenmesi yolu ile nesneleri, yüzleri, sözcükleri tanıyabilir, kredi kartı ile yapılan alışveriş dizisindeki veya bir fabrikadaki algılayıcının okuduğu sayılardaki anomalileri (normalden uzaklaşmaları) belirleyebilir, bir hisse senedinin değerini veya kimin neyi satın alabileceğini kestirebiliriz.

  • Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme (Necmi Gürsakal)

Kitap, makine öğrenmesinin dününü, bugününü; makinelerin işlerimizi elimizden alıp alamayacağını anlatarak işin teknik yönü ile ilgili bilgiler veriyor. Kitapta ayrıca, makine öğrenmesi ve derin öğrenme ile ilgili R uygulamaları yer alıyor.

  • Data: Veri Madenciliği Veri Analizi (Haldun Akpınar)

Bu kitap karar destek sürecini temel alarak, veriden bilgiye giden yolun keşfedilmesini amaçlayan bir rehber niteliğindedir. Verinin edinimi, saklanması ve ön işleme aşamalarının tamamen güncel teknolojileri dikkate alınarak anlatıldığı kitapta, büyük veriyi bilgiye dönüştürebilecek veri madenciliği yöntemlerinin önemli bir kısmı okuyucu ile paylaşılmaktadır.

  • Uygulamalarla Veri Bilim (Deniz Kılınç)

Günümüzde veri bilimine meraklı olan ve bu alanda bir şeyler yapmak isteyen on binlerce kişi, belirli bir amaç için üretilmiş hazır veri kümelerini indirmekte ve bunlar üzerinde veri bilimi uygulamaları gerçekleştirmektedir. Bu sürecin birçok avantajı olsa da, başından sonuna kadar tanımlanmış bir senaryo ortada olmadığı için kişinin veri bilimi çözümlerini neden yaptığı ile ilgili kafasında sürekli eksik parçalar kalmaktadır. Bu soruna çare olabilmek adına yazılan kitapta; Müşteri Hizmetleri, İnsan Kaynakları, Elektronik Ticaret, Sağlık Hizmetleri ve Enerji alanlarında günlük hayatta karşılaşabilecek veri bilimi problemleri senaryolar halinde tanımlanmış ve farklı veri bilimi yaklaşımları kullanılarak çözümleri üzerinde yönlendirmeler yapılmıştır. Kitap, senaryo ve uygulamaları ile sonuç odaklı olsa da yeri geldiğinde kapsayıcı teorik bilgiyi de içermekte olup, Makine Öğrenmesi, Veri Analitiği, Derin Öğrenme, Veri Madenciliği gibi lisans ve yüksek lisans derslerinde kaynak olarak kullanılabilir.

  • Derin Öğrenme (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville)

“Alanındaki üç uzman tarafından yazılmış olan Derin Öğrenme kitabı, bu konudaki tek kapsamlı eserdir. Kitap, alana girmek isteyen yazılım mühendisleri ve öğrenciler için fazlasıyla gerekli olan geniş perspektifi ve matematiksel hazırlığı sunacak, uzmanlar için de referans olacaktır.”

– Elon Musk, Tesla ve SpaceX CEO’su

  • Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Temel Algoritmalar ve R Dili ile Uygulamaları (Prof. Dr. M. Erdal Balaban, Dr. Elif Kartal)

Makine öğrenmesi ve veri madenciliğinin bir arada açıklandığı bu kitabın yazılmasındaki amaçlar şunlardır:

Ele alınan algoritmaların anlatım dilini sadeleştirmek, böylece sadece matematik ya da mühendislik alanında değil, her alandan araştırmacı için başucu kitabı olabilmesi,

Gerçek hayattan verilen örnekler yardımı ile algoritmaların ve konunun daha iyi anlaşılmasının sağlanması,

Algoritmaların farklı disiplinlerden ve alanlardan alınan veri setleri ile uygulama alanlarının genişletilmesi,

Makine öğrenmesi ve veri madenciliği alanında Türkçe literatürün zenginleştirilmesidir.

Makine öğrenmesinin, yapay zekâ uzantısında geliştirilmiş ve veri madenciliğinin temelini oluşturan bir teknik olduğu bilinmektedir. Kitabın ilk bölümünde veri madenciliği ve makine öğrenmesinden önce önemi nedeniyle yapay zekâ ile ilgili temel bilgilere yer verilmiştir.

Machine learning tekniği ile geliştirilen Masraff, günümüz yapay zeka ürünlerinden biridir. Her türlü masraf faturasının üzerindeki verileri yapay zeka sayesinde okuyan ve bu verileri saniyeler içerisinde veri merkezine kaydeden Masraff uygulaması, otomatikleştirilmiş onay mekanizmaları ve ERP entegrasyonları sayesinde sizi de yapay zeka tarihinin bir parçası olmaya davet ediyor.

Gelin siz de 7 gün ücretsiz deneyin ve masraf sürecindeki zaman maliyetini minimuma indirin, hem çalışanlar kazansın hem de şirketiniz! Masraff hakkında daha fazla bilgi almak için web sitemizi buradan ziyaret edebilirsiniz.