<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Makine öğrenimi - Aslı Asutay</title>
	<atom:link href="https://asliasutay.com/tag/makine-ogrenimi/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://asliasutay.com</link>
	<description>Kişisel web sayfası.</description>
	<lastBuildDate>Thu, 11 Jul 2024 12:03:46 +0000</lastBuildDate>
	<language>tr</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.8.1</generator>

<image>
	<url>https://asliasutay.com/wp-content/uploads/2022/06/cropped-favicon-32x32-1-32x32.png</url>
	<title>Makine öğrenimi - Aslı Asutay</title>
	<link>https://asliasutay.com</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Overfitting: Nasıl Anlar ve Önleriz?</title>
		<link>https://asliasutay.com/overfitting-nasil-anlar-ve-onleriz/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/overfitting-nasil-anlar-ve-onleriz/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 11 Jul 2024 12:03:46 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makine Öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[overfitting]]></category>
		<category><![CDATA[python]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=830</guid>

					<description><![CDATA[<p>Overfitting: Nasıl Anlar ve Önleriz? Makine öğrenimi ve veri bilimi dünyasında, modellerimizin performansını değerlendirirken karşılaştığımız en büyük problemlerden biri overfitting, yani aşırı öğrenmedir. Overfitting, modelimizin eğitim verisinde çok iyi performans göstermesine rağmen, yeni ve görmediği verilerde yetersiz kalması durumudur. Bu yazıda, bir modelin overfit olduğunu nasıl anlayabileceğimizi ve bunu önlemek için hangi adımları atabileceğimizi ele [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/overfitting-nasil-anlar-ve-onleriz/">Overfitting: Nasıl Anlar ve Önleriz?</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/overfitting-nasil-anlar-ve-onleriz/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Karmaşıklık Matrisi Nedir ve Ne İşe Yarar?</title>
		<link>https://asliasutay.com/karmasiklik-matrisi-nedir-ve-ne-ise-yarar/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/karmasiklik-matrisi-nedir-ve-ne-ise-yarar/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 21 Aug 2023 23:31:35 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makine Öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[hata matrisi]]></category>
		<category><![CDATA[karmaşıklık matrisi]]></category>
		<category><![CDATA[karmaşıklık tablosu]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[model performans]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=793</guid>

					<description><![CDATA[<p>Karmaşıklık matrisi, sınıflandırma problemlerinde model performansını değerlendirmek için kullanılan önemli bir araçtır. Ayrıca &#8220;hata matrisi&#8221; veya &#8220;karmaşıklık tablosu&#8221; olarak da adlandırılır. Bu matris, tahmin edilen sınıf etiketleri ile gerçek sınıf etiketlerinin karşılaştırılmasını sağlar ve sınıflandırma modelinin ne kadar doğru çalıştığını, hangi sınıfların karıştırıldığını ve diğer performans ölçütlerini anlamamıza yardımcı olur. Karmaşıklık Matrisi Bileşenleri Bir karmaşıklık [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/karmasiklik-matrisi-nedir-ve-ne-ise-yarar/">Karmaşıklık Matrisi Nedir ve Ne İşe Yarar?</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/karmasiklik-matrisi-nedir-ve-ne-ise-yarar/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Karar Ağacı Algoritması Nedir?</title>
		<link>https://asliasutay.com/karar-agaci-algoritmasi-nedir/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/karar-agaci-algoritmasi-nedir/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 02 Jun 2023 15:38:32 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makine Öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[algoritma]]></category>
		<category><![CDATA[decision tree]]></category>
		<category><![CDATA[karar ağacı]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[python]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=719</guid>

					<description><![CDATA[<p>Karar ağacı algoritması, makine öğrenmesi ve veri madenciliği alanında sıkça kullanılan bir sınıflandırma ve regresyon yöntemidir. Bu algoritma, karmaşık veri kümesini daha küçük, daha anlaşılır karar ağaçlarına dönüştürerek veri analizinde ve tahmin yapmada yardımcı olur. Karar ağacı algoritması, geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir ve sınıflandırma, regresyon, çoklu-etiket sınıflandırma, çok-çıktılı sınıflandırma ve örüntü tanıma gibi alanlarda [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/karar-agaci-algoritmasi-nedir/">Karar Ağacı Algoritması Nedir?</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/karar-agaci-algoritmasi-nedir/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Her Veri Bilimci İçin Gerekli 6 Temel Beceri</title>
		<link>https://asliasutay.com/her-veri-bilimci-icin-gerekli-6-temel-beceri/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/her-veri-bilimci-icin-gerekli-6-temel-beceri/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 02 Jun 2023 07:26:45 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Blog]]></category>
		<category><![CDATA[data]]></category>
		<category><![CDATA[datascientist]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[python]]></category>
		<category><![CDATA[veri]]></category>
		<category><![CDATA[veri bilimci]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=707</guid>

					<description><![CDATA[<p>Başarılı bir kariyer yapmak ve veri bilimi alanında öne çıkmak için bu temel becerileri kazanmak hayati önem taşır. Bu nedenle, veri bilimci yolunda bu becerileri öğrenmeniz ve uygulamanız gerekmektedir. Bu becerileri kazandığınızda, veri bilimi dünyasında kendinizi daha rahat hissedecek ve daha başarılı bir kariyer yapma şansınız artacaktır. Her Veri Bilimci İçin Gerekli 6 Temel Beceri [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/her-veri-bilimci-icin-gerekli-6-temel-beceri/">Her Veri Bilimci İçin Gerekli 6 Temel Beceri</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/her-veri-bilimci-icin-gerekli-6-temel-beceri/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Standardscaler Nedir?</title>
		<link>https://asliasutay.com/standardscaler-nedir/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/standardscaler-nedir/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 20 Mar 2023 22:18:34 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makine Öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[Büyük Veri]]></category>
		<category><![CDATA[data]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[makine öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[python]]></category>
		<category><![CDATA[Standardscaler]]></category>
		<category><![CDATA[veri]]></category>
		<category><![CDATA[veri analizi]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=697</guid>

					<description><![CDATA[<p>Standardscaler, makine öğrenmesi ve veri analizi gibi alanlarda kullanılan bir ön işleme yöntemidir. Bu yöntem, verilerin ölçeklendirilmesi ve normalize edilmesi işlemlerini gerçekleştirir. Standardscaler Nedir? Standardscaler, veri setinin her bir öznitelik değerinin ortalaması sıfır ve standart sapması bir olacak şekilde yeniden ölçeklendirilmesi işlemidir. Bu işlem, veri setindeki özniteliklerin farklı ölçeklerde olması durumunda, öğrenme algoritmalarının doğru bir [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/standardscaler-nedir/">Standardscaler Nedir?</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/standardscaler-nedir/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları</title>
		<link>https://asliasutay.com/denetimsiz-ogrenme-algoritmalari/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/denetimsiz-ogrenme-algoritmalari/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 14 Mar 2023 21:53:39 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makine Öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[denetimsiz öğrenme]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[veri bilimi]]></category>
		<category><![CDATA[yapay zeka]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=683</guid>

					<description><![CDATA[<p>Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları Nedir? Denetimsiz öğrenme algoritmaları, verilerin özelliklerini ve yapılarını keşfetmek için kullanılan makine öğrenmesi teknikleridir. Bu algoritmalar, etiketli verilerin kullanılmadığı durumlarda kullanışlıdır. Bu nedenle, verilerin etiketlenmesi gerektiği ancak etiketlenme maliyetinin yüksek olduğu birçok uygulama için uygundur. Bu algoritmalar, verilerin doğru etiketlenmesi veya sınıflandırılması gerektiği durumlara kıyasla daha esnek bir yaklaşım sunar. Denetimsiz Öğrenme [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/denetimsiz-ogrenme-algoritmalari/">Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/denetimsiz-ogrenme-algoritmalari/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Denetimli Öğrenme</title>
		<link>https://asliasutay.com/denetimli-ogrenme/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/denetimli-ogrenme/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 14 Mar 2023 21:28:39 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makine Öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[denetimli öğrenme]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[makine öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[regresyon]]></category>
		<category><![CDATA[sınıflandırma]]></category>
		<category><![CDATA[veri bilimi]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=680</guid>

					<description><![CDATA[<p>Makine öğrenmesi, insanların manuel olarak programlama yapmadan bir veri setinden öğrenme yeteneği olan algoritmaları kullanarak tahminler yapabilmesini sağlayan bir disiplindir. Makine öğrenmesi algoritmaları genellikle denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takım öğrenmesi olarak kategorize edilir. Bu yazıda denetimli öğrenme algoritmaları hakkında ayrıntılı bir inceleme yapacağız. Denetimli Öğrenme Nedir? Denetimli öğrenme, veri setindeki örneklerin her birinin girdi [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/denetimli-ogrenme/">Denetimli Öğrenme</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/denetimli-ogrenme/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Makine Öğrenimi Algoritmaları</title>
		<link>https://asliasutay.com/makine-ogrenimi-algoritmalari/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/makine-ogrenimi-algoritmalari/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 14 Mar 2023 20:54:25 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makine Öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[denetimli öğrenme]]></category>
		<category><![CDATA[denetimsiz öğrenme]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[makine öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[python]]></category>
		<category><![CDATA[veri bilimi]]></category>
		<category><![CDATA[yapay zeka]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=677</guid>

					<description><![CDATA[<p>Makine öğrenimi, bilgisayarların veri setlerini kullanarak öğrenmesine izin veren bir yapay zeka alt alanıdır. Bu öğrenme, farklı türlerdeki algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir. Makine öğrenimi algoritmaları hakkında yazmaya başlayalım! Makine Öğrenimi Algoritmaları Makine öğrenimi, veri analizi ve yapay zeka gibi alanlarda kullanılan bir dizi algoritmadan oluşur. Makine öğrenimi algoritmaları, genellikle denetimli ve denetimsiz öğrenme olarak iki ana [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/makine-ogrenimi-algoritmalari/">Makine Öğrenimi Algoritmaları</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/makine-ogrenimi-algoritmalari/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>ARL Algoritması ile Ürün Önerisinde Bulunma</title>
		<link>https://asliasutay.com/arl-algoritmasi-ile-urun-onerisinde-bulunma/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/arl-algoritmasi-ile-urun-onerisinde-bulunma/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 10 Mar 2023 10:22:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makine Öğrenmesi]]></category>
		<category><![CDATA[Python]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[apriori]]></category>
		<category><![CDATA[arl]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[öneri sistemi]]></category>
		<category><![CDATA[python]]></category>
		<category><![CDATA[yapay zeka]]></category>
		<category><![CDATA[yz]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=648</guid>

					<description><![CDATA[<p>Ürün önerme sistemleri e-ticaret sitelerinin başarısı için kritik öneme sahiptir. ARL (Association Rule Learning) algoritması, müşterilerin satın aldığı ürünlerin kombinasyonlarını inceleyerek birbirleriyle ilişkilendirerek, bu ilişkileri kullanarak ürün önerilerinde bulunabilen bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. Bu yazıda, ARL algoritması kullanarak ürün önerisinde bulunmanın nasıl yapıldığını ve bir e-ticaret sitesinin müşteri deneyimini nasıl geliştirebileceğini inceleyeceğiz. ARL Algoritması ile [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/arl-algoritmasi-ile-urun-onerisinde-bulunma/">ARL Algoritması ile Ürün Önerisinde Bulunma</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/arl-algoritmasi-ile-urun-onerisinde-bulunma/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>ARL Algoritması ile Öneri Sistemleri</title>
		<link>https://asliasutay.com/arl-algoritmasi-ile-oneri-sistemleri/</link>
					<comments>https://asliasutay.com/arl-algoritmasi-ile-oneri-sistemleri/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[Aslı ASUTAY]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 10 Mar 2023 00:37:05 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Genel]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[arl]]></category>
		<category><![CDATA[artificial intelligence]]></category>
		<category><![CDATA[Makine öğrenimi]]></category>
		<category><![CDATA[öneri sistemleri]]></category>
		<category><![CDATA[recommender system]]></category>
		<category><![CDATA[veri bilimi]]></category>
		<category><![CDATA[yapay zeka]]></category>
		<category><![CDATA[yz]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://asliasutay.com/?p=643</guid>

					<description><![CDATA[<p>ARL (Assocaition Rule Learning) öğrenme algoritması kullanarak yapılan öneri sistemlerine dair bir blog yazısı ile karşınızdayım. İşe başlamadan önce, algoritmaları anlamanız için gerekli olan bazı temel kavramları açıklamak istiyorum. Öneri (Recommender) Sistemleri Nedir? Recommender sistemleri, kullanıcıların tercihleri ve önceki davranışlarına dayalı olarak ürün önerilerinde bulunmak için kullanılan bir yapay zeka türüdür. Bu sistemler, bir kullanıcının [&#8230;]</p>
<p>The post <a href="https://asliasutay.com/arl-algoritmasi-ile-oneri-sistemleri/">ARL Algoritması ile Öneri Sistemleri</a> first appeared on <a href="https://asliasutay.com">Aslı Asutay</a>.</p>]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://asliasutay.com/arl-algoritmasi-ile-oneri-sistemleri/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
