www.aliosmangokcan.com

Web sitemde yer alan yapay sinir ağları, makine öğrenmesi, bulanık mantık ve derin öğrenme uygulamalarının çoğu Matlab ve Matlab araçları ile gerçekleştirilmiştir. Ancak yapay sinir ağı uygulamaları için tercih edilen diğer bir seçenek ise Pyhton'dur.

Pyhton nesne yönelimli, yorumlamalı, birimsel ve etkileşimli yüksek seviyeli bir programlama dilidir. Veri bilimi ve yapay zeka ile ilgilenen bir çok kişi gelişmiş kütüphanelerinden dolayı Pyhton'u tercih etmektedir. Benim Phyton ile Derin öğrenme uygulamaları deneyimim olmasa da ilgisi olanlar için bulduğum Sebastian Raschka'ya ait ders notlarını paylaşmak istedim...

 PYTHON İLE DERİN ÖĞRENME VE MAKİNE ÖĞRENMESİ

1- Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme nedir? Genel Bakış. - What are Machine Learning and Deep Learning? An Overview.
2- Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Tarihinin Kısa Bir Özeti. - A Brief Summary of the History of Neural Networks and Deep Learning. 
3- Algılayıcı. - The Perceptron. 
4- Derin Öğrenme için Doğrusal Cebir. - Linear Algebra for Deep Learning.
5- Nöronları Gradyan İnişe Uydurma. - Fitting Neurons with Gradient Descent.
6- PyTorch ile Otomatik Farklılaştırma. - Automatic Differentiation with PyTorch.
7- Bulut bilişim. - Cloud Computing.
8- Lojistik Regresyon ve Çok Sınıflı Sınıflandırma. - Logistic Regression and Multi-class Classification.


9- Çok Katmanlı Algılayıcılar. - Multilayer Perceptrons.
10- Düzenlilik. - Regularization.
11- Normalleştirme ve Ağırlık Başlatma. - Normalization and Weight Initialization.
12- Öğrenme Hızları ve Optimizasyon Algoritmaları. - Learning Rates and Optimization Algorithms.
13- Evrişimli Sinir Ağlarına Giriş. - Introduction to Convolutional Neural Networks.
14- Tekrarlayan Sinir Ağlarına Giriş. - Introduction to Recurrent Neural Networks.
15- Otomatik kodlayıcılara giriş. - Introduction to Autoencoders.
16- Üretken Çekişmeli Ağlar. - Generative Adversarial Networks.

'Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme nedir','Sinir Ağları ve Derin Öğrenme','Perceptron','Derin Öğrenme için Doğrusal Cebir','Nöronları Gradyan İnişe Uydurma','PyTorch ile Otomatik Farklılaştırma',Pytorch,'Bulut bilişim', Lojistik Regresyon','Çok Sınıflı Sınıflandırma','Çok Katmanlı Algılayıcılar','Normalleştirme ve Ağırlık Başlatma','Öğrenme Hızları ve Optimizasyon Algoritmaları','Evrişimli Sinir Ağları','Tekrarlayan Sinir Ağları', 'Otomatik kodlayıcılar', 'Üretken Çekişmeli Ağlar'