Yapay öğrenme, bilgisayarların bir problemi çözmekte örnek veri ya da deneyimi kullanacak biçimde programlanmasıdır. Yüz tanıma, konuşma tanıma, istenmeyen e-postaların süzülmesi, kredi risk hesabı, müşteri bölütleme gibi uygulamalar yanında yapay zekâda, robotikte, biyoinformatikte, doğal dil işlemede son yıllarda büyük miktarda veriyi işleyerek bilgi çıkartan yapay öğrenme yöntemleri her gün daha çok öne çıkmaktadır. Kapsamı oldukça geniş olan bu kitapta, gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme için kullanılan tüm yaklaşımlar, olasılık tabanlı modeller, yapay sinir ağları, karar ağaçları, saklı Markov modelleri, çekirdek makineleri, Bayesçi yöntemler ve çizgesel ağlar işlenmekte, ayrıca boyut azaltma, öbekleme, model birleştirme, deney tasarımı ve çözümleme gibi konular ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Tüm yöntemler, okuyucunun gerektiğinde denklemleri bilgisayar programına kolayca dönüştürebilmesini sağlayacak düzeyde ele alınmaktadır.
Yapay öğrenme, bilgisayarların bir problemi çözmekte örnek veri ya da deneyimi kullanacak biçimde programlanmasıdır. Yüz tanıma, konuşma tanıma, istenmeyen e-postaların süzülmesi, kredi risk hesabı, müşteri bölütleme gibi uygulamalar yanında yapay zekâda, robotikte, biyoinformatikte, doğal dil işlemede son yıllarda büyük miktarda veriyi işleyerek bilgi çıkartan yapay öğrenme yöntemleri her gün daha çok öne çıkmaktadır. Kapsamı oldukça geniş olan bu kitapta, gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme için kullanılan tüm yaklaşımlar, olasılık tabanlı modeller, yapay sinir ağları, karar ağaçları, saklı Markov modelleri, çekirdek makineleri, Bayesçi yöntemler ve çizgesel ağlar işlenmekte, ayrıca boyut azaltma, öbekleme, model birleştirme, deney tasarımı ve çözümleme gibi konular ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. Tüm yöntemler, okuyucunun gerektiğinde denklemleri bilgisayar programına kolayca dönüştürebilmesini sağlayacak düzeyde ele alınmaktadır.
