ml-notes

• Türkçe Machine Learning Notları.
• Terimler ingilizce bırakılmış konular türkçe anlatılmıştır.
• Sadece Introduction kısmı ingilizcedir. Daha sonra çevrilecektir.
• Repoyu referans gösterip notları istediğiniz gibi kullanabilirsiniz.

Konular

• Introduction (Bu kısım ingilizce daha sonra çevrilecek)

  • Machine Learning Types
    • Supervised/Unsupervised Learning
    • Semisupervised learning
    • Reinforcement Learning
    • Batch and Online Learning
    • Instance Based VS Model Based Learning
  • Challanges in Machine Learning
    • Data Quantity
    • Poor-Quality Data
    • Irrelevant Features
    • Overfitting
    • Underfitting
  • Training, Validation and Test
  • Hyper Parameter Tuning
    • Cross-Validation

• Decision Trees

  • Karar ağaçlarında eğitim nasıl yapılır ?
  • Entorpy nedir ve nasıl hesaplanır ?
  • Information Gain nedir ve nasıl hesaplanır ?
  • Gini Index nedir ve nasıl hesaplanır ?
  • Gini vs Entorpy
  • Regularization
    • Early Stopping
    • Pruning
  • Decision Tree Avantaj ve Dezavantajları nelerdir ?

• Ensemble Learning

  • Ensemble Learning nedir ?
  • Voting nedir ?
    • Hard Voting (Majority Voting)
    • Soft Voting
  • Bagging (Bootstrap aggregating) ve Pasting
  • Out-of-Bag Evaluation / Score
  • More Diversity (Feature Selection)
  • Random Forest
  • Extra Trees
  • Boosting (Hypothesis Boosting)
    • AdaBoost
    • Gradient Boosting
  • Stacking

• Training Models

  • Gradient Descent
    • Gradient nedir ve nasıl kullanılır ?
    • Matematiksel olarak Gradient hesaplamak
    • MSE Loss ve Linear Regression ile weight yenilemek
    • Farklı Loss Fonksiyonlarındaki Zorluklar
    • Local Minimum, Global Minimum ve Plato nedir ?
  • Farklı Gradient Descent Yöntemlerinin Karşılaştırılması
    • Epoch
    • Batch Size
    • Farklı Gradient Descent Yöntemleri
    • Batch Gradient Descent
    • Stochastic Gradient Descent
    • Mini-Batch Gradient Descent
    • 3 farklı gradient descent yönteminin linear regression ve MSE loss kullanılarak python ile kodlanması
  • Bias Variance Trade-Off
    • Bias (Ön Yargı)
    • Variance (Çeşitlilik)
    • Overfitting
      • Nedenleri ve nasıl üstesinden gelineceği
    • Underfitting
      • Nedenleri ve nasıl üstesinden gelineceği
    • Trade-off
  • Polynomial Regression
    • Polynomial Regression
    • Sklearn PolynomialFeatures fonksiyonu nasıl çalışır ?
    • Linear Regression vs Polynomial Regression
    • Curse of Dimensionality

References

• GeÌ ron, A. (2019). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems (2nd ed.).
• Jason Brownlee PhD