16 - Ağlar Nasıl Öğrenir
Bu videoda, yapay sinir ağlarının hata yaparak nasıl olgunlaştığını ve ders çıkardığını, yani Öğrenme Mekanizmasını tüm çıplaklığıyla inceliyoruz. Ağın ileri doğru tahmin üretme süreci olan İleri Yayılım (Forward Propagation) ile yaptığı hatanın faturasını geriye doğru keserek ağırlıkları güncellediği Geri Yayılım (Backpropagation) ve Gradyan İnişi (Gradient Descent) matematiğini ele alıyoruz. Videonun ikinci yarısında ise teoriyi pratiğe dökerek, Scikit-Learn kütüphanesindeki MLPClassifier ile uçtan uca bir derin öğrenme modeli inşa ediyoruz; veri ölçeklendirmenin, aktivasyon fonksiyonlarının ve optimizasyon süreçlerinin hayati rollerini kodlayarak öğreniyoruz. #Backpropagation #GeriYayılım #DerinÖğrenme #MLPClassifier #ScikitLearn #PythonYapayZeka #GradientDescent #ZincirKuralı #VeriBilimi
Beyni geliştiren alışkanlıklar neler? Stres beyni nasıl etkiliyor? | Sinan Canan ile Büyük Sorular
But what is a neural network? | Deep learning chapter 1
Turing Award Winner: Disagreeing with Google, Postgres, Future Problems | Mike Stonebraker
How SpaceX Humiliated Wall Street
What do tech pioneers think about the AI revolution? - The Engineers, BBC World Service
But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs
Large Language Models explained briefly
ASML: The Secret Owner of the Modern World
Harvard Professor: CS50, What Matters More Than Programming Now, Lecturing Well | David J Malan
The Essential Main Ideas of Neural Networks
Ex-Google Exec: How to Position Yourself Now Before the Next AI Phase (2026–2027) | Mo Gawdat
MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191
But what is a Laplace Transform?
6. Monte Carlo Simulation
ML Foundations for AI Engineers (in 34 Minutes)
Transformer Neural Networks, ChatGPT's foundation, Clearly Explained!!!
Learn Text Embeddings in 20 Minutes (full guide for beginners)
Solving Wordle using information theory
How AI agents & Claude skills work (Clearly Explained)
