Makine Öğrenmesi-DERS 6- Yapay Sinir Ağlarına Giriş (Machine Learning- Artificial Neural Networks)
Yapay Sinir Ağlarına giriş yaparak Treshold logic units ve Perceptron modelini inceliyoruz. ABONE OLMAK İÇİN; / sinanuĞuz #makineöğrenmesi #yapayöğrenme #denetimliöğrenme #sınıflandırma #kümeleme #machinelearning #yapayzeka #sinanuğuz #regresyon #yapaysinirağları #perceptron #geriyayılım #backpropagation #neuralnetworks #supportvectormachines #destekvektörmakineleri

▶︎
Makine Öğrenmesi- DERS 7- Çok Katmanlı Perceptron ve Geri yayılım algoritması (Neural Networks)

▶︎
Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks — CNN) Çalışma Mantığı, Yapısı , Tarihi

▶︎
Yapay Sinir Ağlarına Giriş

▶︎
Yapay zekanın kapasitesi ne? / Prof. Dr. Ethem Alpaydın & Fatih Altaylı - Teke Tek Bilim

▶︎
Makine Öğrenmesi- DERS 9- Destek Vektör Makineleri 1(Machine Learning- Support Vector Machines)

▶︎
Gradient descent, how neural networks learn | Deep Learning Chapter 2

▶︎
Makine Öğrenmesi-DERS 1- Temel Kavramlar (Machine Learning- Basic Concepts)

▶︎
Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Hakkında

▶︎
Yapay Zekanın Tarihi #1 - Herkes İçin Yapay Zeka - Bölüm 1

▶︎
Yinelemeli Sinir Ağlarına Giriş - RNN (Recurrent Neural Network for NLP)

▶︎
Makine Öğrenmesi- DERS 10- Destek Vektör Makineleri 2 (Machine Learning- Support Vector Machines)

▶︎
Makine Öğrenmesi- DERS 8- Temel düzeyde Vektörler ve Matrisler (Machine Learning)

▶︎
Yapay Sinir Ağları Nasıl Çalışır? | Sıfırdan Matematik ve Kodlama

▶︎
The FASTEST introduction to Reinforcement Learning on the internet

▶︎
Makine Öğrenmesi- DERS 11- Destek Vektör Makineleri 3 (Machine Learning- Support Vector Machines)

▶︎
Neural Network 1: Introduction to Education and Concepts

▶︎
Makine Öğrenmesi- DERS 3- Doğrusal Regresyon (Machine Learning- Linear Regression)

▶︎
Makine Öğrenmesi- DERS 5- Performans Değerlendirme Ölçütleri (Machine Learning- Performance Metrics)

▶︎
LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS | MACHINE LEARNING ALGORITHM | DATA ANALYSIS WITH PYTHON 2020

▶︎
