Python ile Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar – Sınıflandırma  Regresyon – Kümeleme Prof. Dr. Ömer Deperlioğlu, Doç. Dr. Utku Köse  - Kitap

Python ile Makine Öğrenmesi

Temel Kavramlar – Sınıflandırma Regresyon – Kümeleme

1. Baskı, 
Ocak 2024
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa:
516
Barkod:
9789750290275
Kapak Türü:
Karton Kapaklı
Kitabın Fiyatı:
455,00
İndirimli (%15):
386,75
Stoktan hemen gönderilir.
Kitabın Açıklaması
Kitap, uzun yıllar üniversitelerde "Yapay Zekâ", "Bulanık Mantık ", "Yapay Sinir Ağlan", "Makine Öğrenmesi", "Zeki Optimizasyon" ve "Veri Madenciliği" derslerini anlatan yazarların notlarından, ders anlatımı esnasında öğrencilerinden gelen sorulardan ve mesleki tecrübelerinden oluşmaktadır.
Makine öğrenmesi konularının tüm yönleriyle ele alındığı bu kitap, Python programlama dilinde verilen gerçek dünya problemlerinin çözümüne yönelik uygulamalarla zenginleştirilerek sunulmuştur. Bu bağlamda kitap içeriği, makine öğrenmesinde temel kavramlar, makine öğrenmesi süreci, model oluşturma ve değerlendirme, performans ölçütleri, veri bilimi, veri hazırlama ve görselleştirme, özellik mühendisliği, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları, pekiştirmeli öğrenme, yarı denetimli öğrenme konuları üzerine kuruludur. Tüm konular detaylı olarak ele alınmış ve her konuda uygulamalarda karşılaşılabilecek durumlar ile algoritmaların öne çıkan yönlerinin verilmesine özen gösterilmiştir.
Kitabın anlatım dilinin yalın olması nedeniyle, kitaptan sadece üniversite öğrencileri değil konuyla ilgilenen her yaştan okuyucu da yararlanabilir.
Bu kitap temel Türkçe kaynak olarak, Yapay Zekâya ilişkin yayınlanacak olan üç kitaplık serinin ikinci kitabıdır. Serinin ilk kitabı "Python ile Yapay Zekaya Giriş" yayınlanmıştır. Derin Öğrenme ve açıklanabilir yapay zekâ gibi konuları kapsayacak olan üçüncü kitap "Python ile Derin Öğrenme ve ileri Konular" kitabı ise yazarlar tarafından hazırlanmaktadır.
Kitabın Konu Başlıkları
.
Makine Öğrenmesi Temel Kavramlar
.
Makine Öğrenmesi Süreci
.
Model Değerlendirme
.
Performans Ölçütleri
.
Veri Hazırlama
.
Özellik Mühendisliği
.
Verilerin Görselleştirilmesi
.
Denetimli Öğrenme Algoritmaları
.
Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları
.
Pekiştirmeli Öğrenme
.
Yarı Denetimli Öğrenme
Kitabın İçindekileri
Önsöz 
7
1. BÖLÜM
MAKİNE ÖĞRENMESİ TEMEL KAVRAMLARI
1.1. VERİ BİLİMİ, YAPAY ZEKÂ VE MAKİNE ÖĞRENMESİ 
21
1.2. MAKİNE ÖĞRENMESİ KAVRAMI 
25
1.3 MAKİNE ÖĞRENMESİNİN TEMELLERİ 
27
1.3.1 Makine Öğrenmesinde Görevler 
30
1.3.2 Makine Öğrenmesinde Deneyim 
32
1.3.3 Makine Öğrenmesinde Performans 
32
1.4 MAKİNE ÖĞRENMESİ TÜRLERİ 
33
1.4.1 Denetimli Öğrenme 
37
1.4.2 Denetimsiz Öğrenme 
39
1.4.3 Yarı Denetimli Öğrenme 
40
1.4.4 Pekiştirmeli Öğrenme 
41
1.4.5 Toplu Öğrenme 
42
1.4.6 Çevrimiçi Öğrenme 
42
1.4.7 Örnek Tabanlı Öğrenme 
43
1.4.8 Model Tabanlı Öğrenme 
43
1.5 MAKİNE ÖĞRENMESİNİN AVANTAJLARI VE FAYDALARI 
43
1.6 MAKİNE ÖĞRENMESİNİN DEZAVANTAJLARI VE ZORLUKLARI 
45
1.7 MAKİNE ÖĞRENMESİ UYGULAMALARI 
46
2. BÖLÜM
MAKİNE ÖĞRENMESİ SÜRECİ
2.1 MAKİNE ÖĞRENMESİ MODELİ 
51
2.2 MAKİNE ÖĞRENMESİ SÜRECİ ADIMLARI 
52
2.2.1 Problemin Belirlenmesi 
53
2.2.2 Veri Toplama 
54
2.2.3 Veri Hazırlama ve Analiz Etme 
54
2.2.4. Verilerin Eğitim ve Test kümelerine Ayrılması 
56
2.2.5 Model Seçimi 
56
2.2.6 Modelin Eğitimi 
58
3.4.7 Model Değerlendirme 
58
2.2.8 Parametrelerin Ayarı 
59
2.2.9 Tahmin ya da Çıkarım 
59
2.3 MAKİNE ÖĞRENMESİ MODELİ İŞ AKIŞI 
60
2.4 MAKİNE ÖĞRENMESİ MODELLERİNDE KULLANILAN PYTHON KÜTÜPHANELERİ 
62
2.4.1 NumPy 
62
2.4.2 Pandas 
63
2.4.3 SciPy 
63
2.4.4 Matplotlib 
63
2.4.5 Seaborn 
64
2.4.6 Scikit–learn 
64
2.4.7 TensorFlow 
64
2.4.8 Keras 
64
2.4.9 Theano 
65
2.5 MAKİNE ÖĞRENMESİ SÜRECİ ÖRNEĞİ 
65
2.6 PYTHONDA MAKİNE ÖĞRENMESİ İŞ AKIŞI 
68
3. BÖLÜM
MODEL DEĞERLENDİRME VE PERFORMANS ÖLÇÜTLERİ
3.1 MODEL DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR 
73
3.2 SINIFLANDIRMA PERFORMANS ÖLÇÜTLERİ 
76
3.2.1. Karışıklık Matrisi 
76
3.2.2 Doğruluk Oranı (Accuracy) 
80
3.2.3. Kesinlik 
80
3.2.4. Duyarlılık (Hassasiyet) ya da Hatırlama (SensitivityRecall) 
81
3.2.5. Özgüllük 
82
3.2.6 F1 Puanı (F1 Score ya da F measure) 
83
3.2.7 ROC Eğrisi ve AUC değeri 
83
3.2.7.1 ROC Eğrisi 
84
3.5.7.1 AUC değeri 
85
3.2.8 LOGLOSS (Logaritmik Kayıp) 
88
3.2.9 Kesinlik–Hatırlama Eğrisi 
89
3.2.10 Ortalama Kesinlik (PR AUC puanı) 
90
3.2.11 Sınıflandırma Raporu 
90
3.2.12 Sınıflandırma Performans Ölçütleri Örneği 
92
3.3. REGRESYON PERFORMANS ÖLÇÜTLERİ 
95
3.3.1 Ortalama Mutlak Hata 
96
3.3.2 Ortalama Karesel Hata 
97
3.3.3 R Kare Puanı 
97
3.3.4 Ayarlanmış R Kare (Adjusted R2) 
98
3.3.5 Ortalama Logaritmik Karesel Hatası 
98
3.3.6 Ortalama Mutlak Yüzde Hatası 
99
3.3.7 Kök Ortalama Karesel Hata (Root Mean Squared Error–RMSE) 
99
3.4 SINIFLANDIRMA PERFORMANS DEĞERLENDİRME ÖRNEĞİ 
100
3.5 REGRESYON PERFORMANS DEĞERLENDİRME ÖRNEĞİ 
106
3.6 PYTHON PROGRAMLAMA DİLİNDE ROC EĞRİSİNİ ÇİZDİRME ÖRNEĞİ 
109
3.7 MLP SINIFLANDIRICI MODELİNDE ÇAPRAZ DOĞRULAMA ÖRNEĞİ 
112
3.8 MLP REGRESÖR MODELİNDE ÇAPRAZ DOĞRULAMA ÖRNEĞİ 
115
3.9 KÜMELEME PERFORMANS DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ 
117
3.9.2 Siluet Katsayısı 
120
3.9.5 Karşılıklı Bilgi tabanlı Skor 
122
3.10 KÜMELEME BAŞARIM ÖLÇÜTLERİ ÖRNEĞİ 
122
3.11 KÜMELEME BAŞARIM ÖLÇÜTLERİ ÖRNEĞİ 2 
125
3.12 KÜMELEME BAŞARIM ÖLÇÜTLERİ ÖRNEĞİ 3 
127
4. BÖLÜM
VERİ HAZIRLAMA VE ÖZELLİK MÜHENDİSLİĞİ
4.1 GİRİŞ 
131
4.2 VERİ BİLİMİ SÜRECİ 
133
4.2.1 Veri toplama 
134
4.2.2 Verilerin Hazırlanması 
135
4.2.3 Veri Keşfi 
136
4.2.4 Veri Modelleme 
137
4.2.5 Veri sunumu 
137
4.3 ÖZELLİK MÜHENDİSLİĞİ 
138
4.3.1 Özellik Oluşturma 
138
4.3.2 Veri Dönüşümleri 
139
4.3.3 Özellik Çıkarma 
139
4.3.4 Özellik Seçimi 
139
4.3.4.1 Filtre Yöntemleri 
140
4.3.4.2 Sarmalayıcı Yöntemler 
141
4.3.4.3 Gömülü Yöntemler 
142
4.4 ÖZELLİK MÜHENDİSLİĞİ TEKNİKLERİ 
143
4.4.1 Yakıştırma 
144
4.4.2 Aykırı Değerleri İşleme 
145
4.4.3 Logaritma Dönüşümü 
146
4.4.4 Seleleme 
146
4.4.5 Bire Bir Kodlama 
146
4.4.6 Özellikleri Bölme 
147
4.4.7 Gruplama İşlemleri 
147
4.4.8 Ölçeklendirme 
147
4.4.9 Sayısal Özellikleri İşleme 
148
4.4.9 Kategorik Özelliklerin İşlenmesi 
149
4.4.10 Zamana dayalı özelliklerin işlenmesi 
150
4.4.11 Metin özelliklerini işleme 
150
4.5 PYTHON İLE ÖZELLİK MÜHENDİSLİĞİ 
151
4.5.1 Veri Kümesini İçe Aktarma 
151
4.5.2 Veri Kümesini Dışa Aktarma 
154
4.5.3 Veri Seçimi 
155
4.5.3 Verilerin Düzenlenmesi ve Temizlenmesi 
157
4.5.3.1 Veri Çerçevelerinin Gruplandırılması 
160
4.5.3.2 Veriler Çerçevelerinin Birleştirilmesi 
161
4.5.3.3 Apply ve Map İşlevleri 
162
4.5.4 Scikit–Learn Önişleme Alt Kütüphanesi 
162
4.5.4.1 Normalizasyon ve Standardizasyon 
163
4.5.4.2. Seleleme İşlemi 
164
4.5.4.3. Kategorik Verileri Dönüştürme ve Kukla Değişken Oluşturma İşlemi 
165
4.5.4.4. Tarih Özelliklerinden Bilgi Çıkarma 
166
4.5.4.5. Kelime Sayısı ve Terim Frekansı Vektörlerini Oluşturma 
168
4.5.5 Veri Kümesinde Boyut Azaltma 
170
4.5.5.1. Temel Bileşen Analizi 
170
4.5.5.2. Doğrusal Ayırma Analizi (LDA) 
171
4.5.5.3. Ağaç Algoritmaları ile Özellik Seçimi 
172
4.5.5.4. Özyinelemeli Özellik Eleme ile Özellik Seçimi 
176
4.5.5.5. Tek Değişkenli Teknik ile Özellik Seçimi 
177
4.6 VERİLERİN GÖRSELLEŞTİRİLMESİ 
180
4.6.1 Matplotlib ile Grafik Oluşturma 
181
4.6.1.1 Çizgi Grafik Oluşturma 
181
4.6.1.2 Dağılım Grafiği Oluşturma 
183
4.6.1.3 Çubuk Grafiği Oluşturma 
185
4.6.1.4 Pasta Grafik Oluşturma 
188
4.6.1.5 Histogram Grafiği Oluşturma 
190
4.6.1.6 Kutu Grafiği Oluşturma 
192
4.6.2 Seaborn ile grafik çizme 
193
4.6.3 Pandas ile Grafik Çizme 
199
4.7 VERİ DÜZENLEME ÖRNEĞİ 
203
4.8 VERİ ÖNİŞLEME ÖRNEĞİ 
206
4.9 VERİ KÜMESİNDEN ÖZELLİK SEÇME ÖRNEĞİ 
210
4.10 VERİ GÖRSELLEŞTİRME ÖRNEĞİ 
215
5. BÖLÜM
DENETİMLİ MAKİNE ÖĞRENMESİ ALGORİTMALARI
5.1 GİRİŞ 
221
5.1.1 Denetimli Makine Öğrenmesi Modeli Geliştirme Süreci 
222
5.1.2 Denetimli Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar 
223
5.1.2.1 Genelleme 
223
5.1.2.2 Aşırı Uyumlama 
224
5.1.2.2.1. Aşırı uyumlamayı anlama 
224
5.1.2.2.2. Aşırı uyumlamayı önleme 
224
5.1.2.3 Yetersiz Uyumlama 
225
5.1.2.3.1. Yetersiz uyumlamayı algılama 
225
5.1.2.3.2. Yetersiz uyumlamayı önleme 
226
5.1.2.4 Önyargı–Varyans Takası 
226
5.2 VERİ KÜMESİ OLUŞTURMA 
228
5.2.1 Sınıflandırma Veri Kümesi Oluşturma 
229
5.2.1.1. Parametreler 
229
5.2.1.2. Dönüş değerleri 
230
5.2.1.1 Sınıflandırma Veri Kümesi Oluşturma Örneği 
230
5.2.2 Regresyon Veri Kümesi Oluşturma 
233
5.2.2.1. Parametreler 
234
5.2.2.2. Dönüş değerleri 
234
5.2.2.3 Regresyon Veri Kümesi Oluşturma Örneği 
235
5.3 DENETİMLİ ÖĞRENME MODELLERİ 
237
5.3.1 Sınıflandırma Modelleri 
237
5.3.2 Regresyon Modelleri 
239
5.4 DOĞRUSAL REGRESYON 
240
5.4.1. Parametreler 
242
5.4.2. Öznitelikler 
242
5.4.1 Polinom Regresyon 
246
5.4.2 Cezalandırılmış Regresyon 
249
5.4.2.1 LASSO Regresyon 
249
5.4.2.2 Ridge Regresyon 
250
5.4.2.3 Elastik Ağ Regresyon 
251
5.4.2.4 Lasso, Ridge, Elastik Ağ Regresyon Seçimi 
253
5.4.3 Basit Doğrusal Regresyonun Avantajları ve Dezavantajları 
257
5.5 LOJİSTİK REGRESYON 
257
5.5.1. Parametreleri 
260
5.5.2. Öznitelikleri 
261
5.5.3 Lojistik Regresyonun Avantajları ve Dezavantajları 
265
5.5.4 Çapraz Doğrulamalı Lojistik Regresyon 
266
5.6 DESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ 
268
5.6.1 Destek Vektör Makinelerinin Bileşenleri 
268
5.6.2 Destek Vektörlerinin Seçimi 
270
5.6.3 Destek Vektör Makinelerinin Türleri 
271
5.6.3.1 Basit veya Doğrusal Destek Vektör Makineleri 
271
5.6.3.2 Çekirdek veya doğrusal olmayan Destek Vektör Makineleri 
272
5.6.4 Destek Vektör Makinelerinde Çekirdek Fonksiyonları 
272
5.6.4.1 Doğrusal Çekirdek Fonksiyonu 
273
5.6.4.2 Polinom Çekirdek Fonksiyonu 
273
5.6.4.3 Radyal Temelli Çekirdek Fonksiyonu 
274
5.6.4.3 Sigmoid Çekirdek Fonksiyonu 
274
5.6.5 Destek Vektör Makineleri ile Sınıflandırma 
274
5.6.5.1. Parametreleri 
275
5.6.5.2. Öznitelikler 
276
5.6.5.3 SVC Çekirdek Fonksiyonlarının Etkileri Örneği 
278
5.6.5.4 SVC ile Sınıflandırma Kalibrasyon Örneği 
280
5.6.6 Destek Vektör Makineleri ile Regresyon 
282
5.6.6.1 SVR Çekirdek Fonksiyonlarının Etkileri Örneği 
284
5.6.6.2 SVR ile Regresyon ve Çapraz Doğrulama Örneği 
286
5.6.7 Destek Vektör Makinelerinin Avantajları ve Dezavantajları 
287
5.7 NAIVE BAYES ALGORİTMASI 
288
5.7.1 Gauss Naive Bayes 
290
5.7.2 Çok Terimli Naive Bayes 
290
5.7.3 Bernoulli Naive Bayes 
291
5.7.4 Pythondaki Naive Bayes Sınıflandırıcıları 
291
5.7.4.1 Pythondaki Naive Bayes Sınıflandırıcıları Örneği 
293
5.7.4.2 Gauss Naive Bayes Model Oluşturma Örneği 
295
5.7.4.3 Scikit–learn ile Gauss Naive Bayes Sınıflandırıcı Örneği 
297
5.7.5 Naive Bayes Sınıflandırıcıların Avantajları ve Dezavantajları 
299
5.8 K EN YAKIN KOMŞULAR ALGORİTMASI 
299
5.8.1 En Yakın Komşular Algoritmasında Mesafe Ölçütleri 
301
5.8.2 KYK Veri Yapıları 
303
5.8.3 KYK Algoritmasında k Değerinin Belirlenmesi 
304
5.8.4 En Yakın Komşular Sınıflandırma 
304
5.8.4.1 Parametreleri 
305
5.8.4.2 Öznitelikleri 
306
5.8.4.3 RadiusNeighborsClassifier’ın Parametreleri 
307
5.8.4.4 RadiusNeighborsClassifier’ın Öznitelikleri 
307
5.8.4.5 KYK Sınıflandırıcı Örneği 
308
5.8.5 En Yakın Komşular Regresyonu 
311
5.8.5.1 En Yakın Komşular Regresyon Örneği 
312
5.8.6 En Yakın Komşular Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
314
5.9 KARAR AĞACI ALGORİTMASI 
315
5.9.1 Karar Ağacı Özellik Seçim Ölçütleri 
317
5.9.1.1 Entropi 
318
5.9.1.2 Bilgi Kazancı (Info Gain) 
318
5.9.1.4 Kazanç Oranı (Gain ratio) 
319
5.9.1.5 Varyans Azaltma 
319
5.9.1.6 Ki–Kare 
320
5.9.2 Karar Ağacı Sınıflandırma 
320
5.9.2.1 Parametreleri 
321
5.9.2.2 Öznitelikleri 
322
5.9.2.3 Karar Ağacı Sınıflandırıcı Örneği 
323
5.9.3 Karar Ağacı Regresyonu 
327
5.9.3.1 Karar Ağacı Regresyon Örneği 
327
5.9.4 Karar Ağacı Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
330
5.10 TOPLULUK YÖNTEMLERİ 
331
5.10.1 Torbalama Topluluk Yöntemleri 
332
5.10.1.1 Torbalama Meta Tahmincisi 
333
5.10.1.2 Rastgele Orman 
336
5.10.1.2.1 Rastgele Orman Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
340
5.10.1.3 Ekstra Ağaçlar 
341
5.10.2 Yükseltme Algoritmaları 
343
5.10.2.1 Uyarlamalı Yükseltme Algoritması 
344
5.10.2.2 Gradyan Yükseltme Algoritması 
347
5.10.2.3 Aşırı Gradyan Yükseltme 
350
5.10.2.4 Hafif Gradyan Yükseltme 
354
5.10.2.5 Kategorik Gradyan Yükseltme 
357
5.10.2.6 Histogram Tabanlı Gradyan Yükseltme 
359
5.10.3 Çoğunluk Oylama Yöntemi 
362
5.10.4 Yığınlama Yöntemi 
366
5.10.5 Topluluk Yöntemleri Sınıflandırma Örneği 
370
5.10.6 Topluluk Yöntemleri Regresyon Örneği 
372
6. BÖLÜM
DENETİMSİZ MAKİNE ÖĞRENMESİ ALGORİTMALARI
6.1 GİRİŞ 
377
6.1.1 Denetimsiz Makine Öğrenmesi Modeli Geliştirme Süreci 
378
6.2 KÜMELEME MODELİ VERİ KÜMESİ HAZIRLAMA 
379
6.2.1. Metodun Parametreleri 
379
6.2.2 Metodun Dönüş değerleri 
380
6.2.3 Kümeleme Veri Kümesi Oluşturma Örneği 
380
6.3 KÜMELEME ALGORİTMALARI 
382
6.3.1 K–Ortalamalar Kümeleme Algoritması 
384
6.3.1.2 K–ortalamalar Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
391
6.3.2 K–Medoidler Kümeleme Algoritması 
391
6.3.2.1 Parametreleri 
393
6.3.2.2 Öznitelikleri 
393
6.3.2.1 K–Medoidler Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
395
6.3.3 DBSCAN Kümeleme Algoritması 
396
6.3.3.1 DBSCAN Kümeleme Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
400
6.3.4 OPTICS Kümeleme Algoritması 
400
6.3.4.1 OPTICS Kümeleme Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları: 
404
6.3.5 Aglomeratif Kümeleme Algoritması 
405
6.3.6 BIRCH Kümeleme Algoritması 
409
6.3.6.1 BIRCH Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
412
6.3.7 Ortalama Kaydırma Kümeleme Algoritması 
412
6.3.7.1 Ortalama Kaydırma Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
415
6.3.8 Yakınlık Yayılımı Kümeleme Algoritması 
415
6.3.8.1 Yakınlık Yayılımı Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
419
6.3.9 Spektral kümeleme Algoritması 
420
6.3.9.1 Spektral kümeleme Algoritmasının Avantajları ve Dezavantajları 
422
6.3.10 Gauss Karışım Modeli Kümeleme Algoritması 
423
6.3.10.1 Gauss Karışım Modellerinin Avantajları ve Dezavantajları 
428
6.4 KÜMELEME ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRILMASI ÖRNEĞİ 
429
6.5 BOYUT AZALTMA 
432
6.6 ANORMALLİK TESPİTİ 
433
6.5.1 K–ortalamalar Algoritması ile Anormallik Tespiti 
435
6.5.2 DBSCAN Algoritması ile Anormallik Tespiti 
437
6.5.3 Gauss Karışım Modeli Algoritması ile Anormallik Tespiti 
438
6.5.4 Yerel Aykırı Değer Faktörü Yöntemi ile Anormallik Tespiti 
440
6.5.5 Yalıtım Ormanı Yöntemi ile Anormallik Tespiti 
442
6.5.6 Eliptik Zarf Yöntemi ile Anormallik Tespiti 
445
6.5.7 Tek Sınıflı Destek Vektör Makinesi Yöntemi ile Anormallik Tespiti 
447
6.5.8 Çekirdek Yoğunluğu Tahmini Yöntemi ile Anormallik Tespiti 
449
6.5.8 Anormallik Tespit Algoritmalarını Karşılaştırma Örneği 
452
7. BÖLÜM PEKİŞTİRMELİ MAKİNE ÖĞRENMESİ 
457
7.1 GİRİŞ 
457
7.2 PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENMENİN ÖĞELERİ 
458
7.3 MARKOV SÜRECİ 
461
7.3.1 Markov Özelliği 
462
7.3.2 Markov Zinciri 
462
7.3.3 Markov Ödül Süreci 
463
7.3.4 Markov Karar Süreci 
463
7.3.5 Geri Dönüş Faktörü 
463
7.3.6 İndirim Faktörü 
463
7.3.7 Politika Faktörü 
464
7.3.8 Değer Fonksiyonu 
464
7.3.9 Bellman Beklenti Denklemi 
464
7.3.10 Durum Değer Fonksiyonu 
464
7.3.11 Eylem Değeri Fonksiyonu 
465
7.3.12 Politikaya göre Bellman Beklenti Denklemi 
465
7.3.13 Optimal Değer Fonksiyonu 
465
7.3.14 Bellman Optimallik Denklemi 
466
7.4 PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENME ALGORİTMALARI 
466
7.4.1 Zaman Farkı Öğrenme 
466
7.4.2 Q–Öğrenme 
468
7.4.3 Yaklaşık Q–Öğrenme 
471
7.4.4 Derin Q–Öğrenme 
472
7.4.5 A3C Asenkron Avantaj Oyuncu Eleştirmeni 
473
7.4.6 SARSA – Durum–Eylem–Ödül–Durum–Eylem 
474
7.5 BASİT PEKİŞTİRİLMİŞ ÖĞRENME ÖRNEĞİ 
474
7.6 BASİT Q–ÖĞRENME ÖRNEĞİ 
477
7.7 PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENMENİN AVANTAJLARI VE ZORLUKLARI 
481
7.8 PEKİŞTİRİLMİŞ ÖĞRENME İLE DENETİMLİ VE DENETİMSİZ ÖĞRENME ARASINDAKİ FARKLAR 
483
8. BÖLÜM
YARI DENETİMLİ MAKİNE ÖĞRENMESİ
8.1 GİRİŞ 
485
8.2 YARI DENETİMLİ ÖĞRENMENİN ÇALIŞMASI 
486
8.3 YARI DENETİMLİ ÖĞRENME ALGORİTMALARI 
487
8.3.1 Kendi Kendine Eğitim Algoritması 
488
8.3.2 Etiket Yayılımı Algoritması 
489
8.3.3 Üretken Modeller Yöntemi 
490
8.3.4 Birlikte eğitim Algoritması 
490
8.4 PYTHON’DA YARI DENETİMLİ ÖĞRENME 
491
8.4.1 Python’da Kendi Kendine Eğitim Algoritması 
491
8.4.2 Python’da Etiket Yayılımı Algoritması 
493
8.5 ETİKET YAYILIMI İLE YARI DENETİMLİ SINIFLANDIRMA ÖRNEĞİ 
496
8.6 YARI DENETİMLİ ÖĞRENME AVANTAJLARI VE DEZAVANTAJLARI 
498
Kaynakça 
501
Kavram Dizini 
513