| 1 |
Veri Çarpıklığı ve Makine Öğrenimindeki Etkisi Nedir? |
| 2 |
Yapay Zeka İle Otomatik Öğrenme Yöntemleri |
| 3 |
Yapay Zeka ve Geliştirme Yöntemleri |
| 4 |
Makine Modelleri Nelerdir? |
| 5 |
CI/CD Sürecinde Data Bilimi için Kullanım Önerileri |
| 6 |
Bir Makine Öğrenmesi Projesini .NET Core İle Başlatmak |
| 7 |
Makine Öğrenmesi Uygulamaları İçin .NET Core En İyi Uygulamalar |
| 8 |
VB.NET'te Örnek Uygulamalar |
| 9 |
AutoML İle Doğruluk ve Hassasiyet Değerlerini Nasıl Ölçülür? |
| 10 |
AutoML ile Veri Bilimi Yapmak |
| 11 |
AutoML Nedir? |
| 12 |
Derin Öğrenme Modeli Tasarlama |
| 13 |
En İyi AutoML Araçları ve Platformları |
| 14 |
Makine Öğrenmesinde En Çok Kullanılan Python Kütüphaneleri: Scikit Learn ve TensorFlow |
| 15 |
Özet İstatistikler: Scikit-learn İle Nasıl Yapılır? |
| 16 |
PySpark Nedir? |
| 17 |
Scikit-learn İle Zaman Serisi Analizi: En İyi Pratikler |
| 18 |
Sıfırdan Doğal Dil İşleme Projesi Nasıl Oluşturulur? |
| 19 |
TensorFlow Nedir? |
| 20 |
Veri Örnekleme ve Ölçeklendirme Scikit-learn İle Nasıl Yapılır? |
| 21 |
PHP Kütüphaneleri ile Makine Öğrenmesi Model Eğitimi |
| 22 |
PHP ve Tensorflow: Veri Analizi ve Tahminleme |
| 23 |
Yapay Zeka ve JavaScript Kullanarak Veri Sınıflandırma Uygulamaları Geliştirme |
| 24 |
Yatırım Stratejilerinde Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme |
