@MhmdAlmz senin durumuna graph algoritmaları daha çok uyar gibi geliyor onlara da bakabilirsin. facebook da arkadaş nermede graph algoritmaları kullanıyor bildiğim kadarıyla. senin bahsettiğin yntem pek verimli bir yntem değil. yani diyorsun ki elimizde bir sürü rnek var, elbet yeni durum da bunlardan birine benzeyecektir, tek tek hangisine benzediğine bakalım elbet birine çok yakın çıkar demek istiyorsun anladığım kadarıyla. benim dediğim yntemde ise verilerle sonuç arasında doğrudan bir korelasyon kuruyorsun. byle yaklaşmak bence daha makul olacaktır ancak dediğim gibi graph algoritmalara da bir gz atmalısın. @literatur hocam eğer bunu mhmdalmz'ın ilk sylediği verdiği ğretmen-ğrenci rneğine istaneden sylüyorsan burada puan vereni bir ğretmen değil de bir makine olarak düşünelim. bilgisayar belli kriterlere gre deterministik bir şekilde puan veriyor ancak biz hangi kriterlere gre puan verdiğini değil hangi kriterlerde kaç puan verdiğini biliyoruz. yani bilgisayar her kriter için belki bir katsayıya sahip ona gre puan veriyor ama biz bu katsayılara sahip olmadığımızdan elimizdeki çokça rnekten bu katsayılara, parametrelere yakınsama yapıyoruz. bu açıdan sosyal bilimlerle pek alakası olmasa gerek. Ancak dediğin gibi kişisel kararlara ynelik tahmine en popüler rneklerden biri nceki alışveriş ve internet aramalarına gre bir sonraki alınacak ürünü tahmin etmek, buna gre reklam vermek vs. Bunlar çoğunlukla istatistiki çıkarımlar diyebiliriz sanırım ve oldukça başarılı sonuçlar veriyor. Sen daha iyi biliyorsundur muhtemelen ama bildiğim kadarıyla bazı sosyolojik meseleleri yorumlamak için istatistiksel, olasılıksal metodlara başvuruluyor. Graph işimizi grmüyor hocam çünkü elimizde bir katsayı yok. Yani Müşteriye olan uzaklık 50 + Prim 1000 = Puan gibi bir değer olmadığından en yakın yada en makul elemanı bulamıyoruz. Veri yapıları ile çzemiyorum yani Arama algoritması işimi grmüyor bu durumda. Çünkü elimde katsayı yok ne ile çarpacağım belli değil. Bende Veri Madenciliği kullanarak bu katsayıları bulup. Daha sonra bu katsayılar ile birlikte sonuca ulaşmak istiyorum. Yani Madencilik ile bahsettiğim katsayıları bulmak istiyorum. Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

@MhmdAlmz senin durumuna graph algoritmaları daha çok uyar gibi geliyor onlara da bakabilirsin. facebook da arkadaş nermede graph algoritmaları kullanıyor bildiğim kadarıyla. senin bahsettiğin yntem pek verimli bir yntem değil. yani diyorsun ki elimizde bir sürü rnek var, elbet yeni durum da bunlardan birine benzeyecektir, tek tek hangisine benzediğine bakalım elbet birine çok yakın çıkar demek istiyorsun anladığım kadarıyla. benim dediğim yntemde ise verilerle sonuç arasında doğrudan bir korelasyon kuruyorsun. byle yaklaşmak bence daha makul olacaktır ancak dediğim gibi graph algoritmalara da bir gz atmalısın. @literatur hocam eğer bunu mhmdalmz'ın ilk sylediği verdiği ğretmen-ğrenci rneğine istaneden sylüyorsan burada puan vereni bir ğretmen değil de bir makine olarak düşünelim. bilgisayar belli kriterlere gre deterministik bir şekilde puan veriyor ancak biz hangi kriterlere gre puan verdiğini değil hangi kriterlerde kaç puan verdiğini biliyoruz. yani bilgisayar her kriter için belki bir katsayıya sahip ona gre puan veriyor ama biz bu katsayılara sahip olmadığımızdan elimizdeki çokça rnekten bu katsayılara, parametrelere yakınsama yapıyoruz. bu açıdan sosyal bilimlerle pek alakası olmasa gerek. Ancak dediğin gibi kişisel kararlara ynelik tahmine en popüler rneklerden biri nceki alışveriş ve internet aramalarına gre bir sonraki alınacak ürünü tahmin etmek, buna gre reklam vermek vs. Bunlar çoğunlukla istatistiki çıkarımlar diyebiliriz sanırım ve oldukça başarılı sonuçlar veriyor. Sen daha iyi biliyorsundur muhtemelen ama bildiğim kadarıyla bazı sosyolojik meseleleri yorumlamak için istatistiksel, olasılıksal metodlara başvuruluyor. İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Lstm ve gan algoritmalarini incele hocam. Veri uretimine dair en saglam algoritma gan. Cok acayip bir bak bu arada sonucunu merakla izliyorum. Edit : https://arxiv.org/abs/1802.08773 belki buda isini gorebilir. samato tarafından 01/Mar/18 01:43 tarihinde düzenlenmiştir

ğretmenin ruh hali datasıda var mı? bana ğrencilerin durumundan çok ruh hali karar veriyor gibi geldi, DuPi tarafından 26/Şub/18 15:27 tarihinde düzenlenmiştir Ne zaman birşey ğrenmek istesem, Birden Vaktim Kalmıyor?

@DuPi, hocam bu dediklerin ihmal edilecek. Benim yapmak istediğim bu değil zaten bu bir rnekti. Duyguyu vs bırakmak gerekiyor. Yani ğretmen ahmetten hoşlanıyormuş. Arkadaşının çocuğuymuş falan bunları es geç. @Lightsaber, hocam o anki sınıf durumu da nemli sanırım. Kimse tahtya kalkmadı ise 1 kişi 2 defa tahtaya kalktı didiğeri 3 defa kalktı. Bu durumda + yı hak eden 3 defa kalktığı için hak etmiş oluyor. Diğer kriterleri hemen hemen eşit veya diğer kriterler seçimde nem derecesi daha az, tahtaya kalkma durumu daha fazla nem arz ediyor diyelim. Ama geçen hafta mehmet 20 defa tahtaya kalkmıştı. Bu sefer vektrler arasında çok büyük bir fark olmaz mı? Sınıflandırma algoritmaları daha iyi sonuç getirmez mi? Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

Lightsaber bunu yazdı @MhmdAlmz senin durumuna graph algoritmaları daha çok uyar gibi geliyor onlara da bakabilirsin. facebook da arkadaş nermede graph algoritmaları kullanıyor bildiğim kadarıyla. senin bahsettiğin yntem pek verimli bir yntem değil. yani diyorsun ki elimizde bir sürü rnek var, elbet yeni durum da bunlardan birine benzeyecektir, tek tek hangisine benzediğine bakalım elbet birine çok yakın çıkar demek istiyorsun anladığım kadarıyla. benim dediğim yntemde ise verilerle sonuç arasında doğrudan bir korelasyon kuruyorsun. byle yaklaşmak bence daha makul olacaktır ancak dediğim gibi graph algoritmalara da bir gz atmalısın. @literatur hocam eğer bunu mhmdalmz'ın ilk sylediği verdiği ğretmen-ğrenci rneğine istaneden sylüyorsan burada puan vereni bir ğretmen değil de bir makine olarak düşünelim. bilgisayar belli kriterlere gre deterministik bir şekilde puan veriyor ancak biz hangi kriterlere gre puan verdiğini değil hangi kriterlerde kaç puan verdiğini biliyoruz. yani bilgisayar her kriter için belki bir katsayıya sahip ona gre puan veriyor ama biz bu katsayılara sahip olmadığımızdan elimizdeki çokça rnekten bu katsayılara, parametrelere yakınsama yapıyoruz. bu açıdan sosyal bilimlerle pek alakası olmasa gerek. Ancak dediğin gibi kişisel kararlara ynelik tahmine en popüler rneklerden biri nceki alışveriş ve internet aramalarına gre bir sonraki alınacak ürünü tahmin etmek, buna gre reklam vermek vs. Bunlar çoğunlukla istatistiki çıkarımlar diyebiliriz sanırım ve oldukça başarılı sonuçlar veriyor. Sen daha iyi biliyorsundur muhtemelen ama bildiğim kadarıyla bazı sosyolojik meseleleri yorumlamak için istatistiksel, olasılıksal metodlara başvuruluyor. Graph işimizi grmüyor hocam çünkü elimizde bir katsayı yok. Yani Müşteriye olan uzaklık 50 + Prim 1000 = Puan gibi bir değer olmadığından en yakın yada en makul elemanı bulamıyoruz. Veri yapıları ile çzemiyorum yani Arama algoritması işimi grmüyor bu durumda. Çünkü elimde katsayı yok ne ile çarpacağım belli değil. Bende Veri Madenciliği kullanarak bu katsayıları bulup. Daha sonra bu katsayılar ile birlikte sonuca ulaşmak istiyorum. Yani Madencilik ile bahsettiğim katsayıları bulmak istiyorum. onu anladım zaten graph algoritmaları derken machine learning'de kullanılan graph-based metodları kastettim. şu tarz yani: https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html ancak çok tecrübeli değilim demişsin o nedenle benim dediğim yntemle bir giriş yapman güzel bir başlangıç olacaktır, güzel sonuçlar alabileceğini düşünüyorum İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Takip

yok doğru biliyorsun da? elindeki veriler ile karar verme nasıl yapılır bilmiyorum çünkü karar sürecini en fazla etkileyen o hocanın o anki ruh hali, mutluysa rastgele seçebilir hatta tembel birini bile, baskı veya stres altındaysa derse en çok katılana, kızgınsa sadece en çalışkana gibi, yazarken düşündüm de :) o zaman veriler içinde not verme alışkanlığına gre ruh hali ataması yapılır. ruh haline gre de + koyulacak kişi seçilebilir. Hocam anladım bu data içerisinde yle duygusal veri yok. Ben rnek verdim sadece :) Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

MhmdAlmz bunu yazdı @DuPi, hocam bu dediklerin ihmal edilecek. Benim yapmak istediğim bu değil zaten bu bir rnekti. Duyguyu vs bırakmak gerekiyor. Yani ğretmen ahmetten hoşlanıyormuş. Arkadaşının çocuğuymuş falan bunları es geç. @Lightsaber, hocam o anki sınıf durumu da nemli sanırım. Kimse tahtya kalkmadı ise 1 kişi 2 defa tahtaya kalktı didiğeri 3 defa kalktı. Bu durumda + yı hak eden 3 defa kalktığı için hak etmiş oluyor. Diğer kriterleri hemen hemen eşit veya diğer kriterler seçimde nem derecesi daha az, tahtaya kalkma durumu daha fazla nem arz ediyor diyelim. Ama geçen hafta mehmet 20 defa tahtaya kalkmıştı. Bu sefer vektrler arasında çok büyük bir fark olmaz mı? Sınıflandırma algoritmaları daha iyi sonuç getirmez mi? Değerler arasındaki farkları birbirine yakın tutmak için regularization kavramını araştırabilirsin. En basitinden her değeri o feature için uç değerlerin farkının mutlak değerine blebilirsin. Sınıflandırma algoritması dediğin nedir, hangisi mesela? Benim anlattığım şeyle de bir nevi sınıflandırma yapıyorsun EDIT: Bir de sorunu byle ğrenci-ğretmen benzetmesine girmeden direk anlatırsan daha anlaşılır olacağı kanaatindeyim. Umarım anlatabilirim hocam. Şyle ki. Dışarıda gezen satış elemanları var. Bu elemanlar sahada gezerek müşterilerine uğrayıp anlaşma vs imzalıyorlar veya satış yapıyorlar deme vs alıp gün sonunda iş yerine geri dnüyorlar. Bu elemanlar Şehrin lokasyonuna dağınık şekilde bir ucundan diğer ucuna müşteriye gre gidip geliyorlar. Ahmet müşterisinden deme alınacak mesela. Ahmet müşterisi aradı "ben dememi yapacağım gün içerisinde evraklarla ofisime bekliyorum sizi" diyor. Şimdi bu durumda Dışarıdaki elemanlara bu iş otomatik atılacak. Normalde bu manuel yapılıyor. Buna yapay zeka uygulayacağım. Şimdi Bu elemanların primleri var, günlük yaptığı km var, işi yapabilme durumu vs var. Bir olay rgüsü olsun elimizde rnek olarak. Ahmetten devam edelim. Ahmet aradı syledi buna dışarıdaki satış elemanı ahmet mşterisine uğrayacak. Ama hangi satış elemanı müsait? Veya en müsait satış elemanı kim? Bazen durumlar değişkenlik gsteriyor. Dışarıda 3 tane satış elemanı olsun diyelim. A - B - C Diye. A'nın Ahmet müşterisine uğrama durumundaki kriterler ve değerler şu şekilde ; 1- Ahmet müşterisine 50 KM uzaklıkta 2- Ahmetten nce 3 Müşteriye daha uğrayacak. 3- 3 Müşteriye uğrama süresi Ortalama 2 saat 20 dakika. 4- Bu gün 30 TL prim kazandı 5- Müşterilerin yanında zamanında gitme oranı %88.2 B'nin Ahmet müşterisine uğrama duruundaki kriterler şu şekilde ; 1- Ahmet müşterisine 20 KM uzaklıkta 2- Ahmetten nce 1 Müşteriye daha uğrayacak. 3- 1 Müşteriye uğrama süresi Ortalama 1 saat 15 dakika. 4- Bu gün 70 TL prim kazandı 5- Müşterilerin yanında zamanında gitme oranı %79.5 C'nin Ahmet müşterisine uğrama duruundaki kriterler şu şekilde ; 1- Ahmet müşterisine 300 KM uzaklıkta 2- Ahmetten nce 1 Müşteriye daha uğrayacak. 3- 1 Müşteriye uğrama süresi Ortalama 25 dakika. 4- Bu gün 100 TL prim kazandı 5- Müşterilerin yanında zamanında gitme oranı %99 Ahmet müşterisine B elemanı gitmiş. Sebebi belirsiz. Sadece Elimizde data var. Bu olay rgüsüne benzer on binlerce data var. Bu durumlara gre bir vektr oluşturup bu vektre en yakın vektr hangisi ise o elemana bu grüşmeyi atamak mantıklı olur. Tıpkı facebook un "Arkadaşını da etiketle" diyip o fotoğrafa en yakın vektr hangisi ise onu getirmesi gibi. Ben bilgisayara nce Madencilik uygulayarak bu kriterlerin nem derecesini ğretmek istiyorum. Yani Final state durumunda hangi durumlar daha nem arz ediyor Prim oranı mesela 0.3 çıktı diyelim. Tüm prim oranlarını 0.3 ile çarpıp, diğer koşulları da kendilerine has oranlarla çarpıp bir sonuç elde etmek istiyorum. Bu sonuca da en yakın elemana bu işi grevi atmak istiyorum.. Burada da yapay zeka ve veri madenciliğine ihtiyacım var fakat ne tür bir algoritma kullanacağım konusunda pek tecrübeli değilim. Primleri 0-1 aralığına getirme KM Değerlerini 0-1 aralığına getirme. gibi işlemleri elbette yapacağım mining yapamadan nce. Olay bundan ibaret umarım anlatabilmişimdir. Aslında ğretmen ğrenci meselesine benzer bir olay rgüsü. Ilgin için teşekkürler şimdiden :) Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

Merhaba mürit ve mürideler. Kafamda bir soru işareti var bunu rneklendirerek anlatmak istedim. Yoksa cümleler ile ifade edebilmem pek mümkün değil.. ncelikle şyle bir hayal kuralım. 1 sınıf var 1 Adet ğretmen var 10 Adet de ğrenci var. Bu ğretmen her ders sonunda ğrencilerden 1 tanesine artı atıyor ama sadece 1 tanesine bu şart var ve kesinlikle her gün atıyor. Şyle bir Data var elimde diyelim 1 Yıl boyunca her gün ğretmenin attığı oyun datası var. ğretmen de artı atarken şu kriterlere bakarak artı atıyor ; Gz rengi? Not ortalaması en yüksek kimler? Bu gün derste en çok soru çzeneler kimler? Yaşı en büyük olanlar kimler? En çok devam eden ğrenciler kimler? ğretmen bu kriterlere bakarak bir karar veriyor. Fakat karar verirken neye ne şekilde baktığını bilmiyoruz. Elimden bütün ğrencilerin Günlük durumu var diyelim ve hangi gün hangi ğrencinin seçildiği var. Yapmak istediğim şu ; ğrencilere atılacak artının bir sonraki gününü tahmin etmek. Yani ğrencilerin duruma gre bir karar ağacı oluşturmak istiyorum. Hangi yolları izlemeliyim? Bu datalar benim için yeterli midir? Umarım anlatabilmişimdir. Sanırım c4.5 algoritması işimi grecektir birde size sormak istedim. Bu data kendi kendine ğrenmeli. Her gün data değişecek. Yani makinaya Artı atmayı ğretmeliyim. Teşekkürler. Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

aklıma gelen ilk çzüm; ğrencileri one-hot encoding ile represent edecek şekilde bir feedforward neural network eğitirdim. input olarak feature matrixi belirlerdim output olarak da hangi ğrencinin artılandığını ifade eden bi one-hot vector. yani bir matrix o günkü ğrencilerin her birinin değerleri olacak, outputta da sadece artı atılan ğrenci 1 diğerleri 0 olacak, bunla train edip sonrasında günlük feature matrixi verdiğinde sana seçimi yapacaktır sanırım. işte işi anlamayan biri ile anlayan birinin arasındaki fark :) ben kafadan sallama algoritma oluşturuyorum :) neyse, hocam ruh halini sen oluştur :) mesela haftanın günlerini baz al, havanın açıklık kapalılık durumu, buna gre ruh hali ver geçmiş verilere bakarak bundan birşey çıkartabilirsin diye düşünüyorum. Ne zaman birşey ğrenmek istesem, Birden Vaktim Kalmıyor?

aklıma gelen ilk çzüm; ğrencileri one-hot encoding ile represent edecek şekilde bir feedforward neural network eğitirdim. input olarak feature matrixi belirlerdim output olarak da hangi ğrencinin artılandığını ifade eden bi one-hot vector. yani bir matrix o günkü ğrencilerin her birinin değerleri olacak, outputta da sadece artı atılan ğrenci 1 diğerleri 0 olacak, bunla train edip sonrasında günlük feature matrixi verdiğinde sana seçimi yapacaktır sanırım. İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

MhmdAlmz bunu yazdı Lightsaber bunu yazdı @MhmdAlmz senin durumuna graph algoritmaları daha çok uyar gibi geliyor onlara da bakabilirsin. facebook da arkadaş nermede graph algoritmaları kullanıyor bildiğim kadarıyla. senin bahsettiğin yntem pek verimli bir yntem değil. yani diyorsun ki elimizde bir sürü rnek var, elbet yeni durum da bunlardan birine benzeyecektir, tek tek hangisine benzediğine bakalım elbet birine çok yakın çıkar demek istiyorsun anladığım kadarıyla. benim dediğim yntemde ise verilerle sonuç arasında doğrudan bir korelasyon kuruyorsun. byle yaklaşmak bence daha makul olacaktır ancak dediğim gibi graph algoritmalara da bir gz atmalısın. @literatur hocam eğer bunu mhmdalmz'ın ilk sylediği verdiği ğretmen-ğrenci rneğine istaneden sylüyorsan burada puan vereni bir ğretmen değil de bir makine olarak düşünelim. bilgisayar belli kriterlere gre deterministik bir şekilde puan veriyor ancak biz hangi kriterlere gre puan verdiğini değil hangi kriterlerde kaç puan verdiğini biliyoruz. yani bilgisayar her kriter için belki bir katsayıya sahip ona gre puan veriyor ama biz bu katsayılara sahip olmadığımızdan elimizdeki çokça rnekten bu katsayılara, parametrelere yakınsama yapıyoruz. bu açıdan sosyal bilimlerle pek alakası olmasa gerek. Ancak dediğin gibi kişisel kararlara ynelik tahmine en popüler rneklerden biri nceki alışveriş ve internet aramalarına gre bir sonraki alınacak ürünü tahmin etmek, buna gre reklam vermek vs. Bunlar çoğunlukla istatistiki çıkarımlar diyebiliriz sanırım ve oldukça başarılı sonuçlar veriyor. Sen daha iyi biliyorsundur muhtemelen ama bildiğim kadarıyla bazı sosyolojik meseleleri yorumlamak için istatistiksel, olasılıksal metodlara başvuruluyor. Graph işimizi grmüyor hocam çünkü elimizde bir katsayı yok. Yani Müşteriye olan uzaklık 50 + Prim 1000 = Puan gibi bir değer olmadığından en yakın yada en makul elemanı bulamıyoruz. Veri yapıları ile çzemiyorum yani Arama algoritması işimi grmüyor bu durumda. Çünkü elimde katsayı yok ne ile çarpacağım belli değil. Bende Veri Madenciliği kullanarak bu katsayıları bulup. Daha sonra bu katsayılar ile birlikte sonuca ulaşmak istiyorum. Yani Madencilik ile bahsettiğim katsayıları bulmak istiyorum. onu anladım zaten graph algoritmaları derken machine learning'de kullanılan graph-based metodları kastettim. şu tarz yani: https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html ancak çok tecrübeli değilim demişsin o nedenle benim dediğim yntemle bir giriş yapman güzel bir başlangıç olacaktır, güzel sonuçlar alabileceğini düşünüyorum Anladım hocam şimdi ne demek istediğinizi deneyeyim dediklerinizi neural network olayına başladım bakıyorum ufak ufak. Teşekkürler yardımın için tekrardan MhmdAlmz tarafından 28/Şub/18 21:18 tarihinde düzenlenmiştir Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

yok doğru biliyorsun da? elindeki veriler ile karar verme nasıl yapılır bilmiyorum çünkü karar sürecini en fazla etkileyen o hocanın o anki ruh hali, mutluysa rastgele seçebilir hatta tembel birini bile, baskı veya stres altındaysa derse en çok katılana, kızgınsa sadece en çalışkana gibi, yazarken düşündüm de :) o zaman veriler içinde not verme alışkanlığına gre ruh hali ataması yapılır. ruh haline gre de + koyulacak kişi seçilebilir. DuPi tarafından 26/Şub/18 15:27 tarihinde düzenlenmiştir Ne zaman birşey ğrenmek istesem, Birden Vaktim Kalmıyor?

sağlık olsun :) ben sadece katılım sağlamak adına girdim bu yarışmaya :) güzel işler yapan kişileri boş gndermek olmuyor :) Ne zaman birşey ğrenmek istesem, Birden Vaktim Kalmıyor?

@DuPi, hocam bu dediklerin ihmal edilecek. Benim yapmak istediğim bu değil zaten bu bir rnekti. Duyguyu vs bırakmak gerekiyor. Yani ğretmen ahmetten hoşlanıyormuş. Arkadaşının çocuğuymuş falan bunları es geç. @Lightsaber, hocam o anki sınıf durumu da nemli sanırım. Kimse tahtya kalkmadı ise 1 kişi 2 defa tahtaya kalktı didiğeri 3 defa kalktı. Bu durumda + yı hak eden 3 defa kalktığı için hak etmiş oluyor. Diğer kriterleri hemen hemen eşit veya diğer kriterler seçimde nem derecesi daha az, tahtaya kalkma durumu daha fazla nem arz ediyor diyelim. Ama geçen hafta mehmet 20 defa tahtaya kalkmıştı. Bu sefer vektrler arasında çok büyük bir fark olmaz mı? Sınıflandırma algoritmaları daha iyi sonuç getirmez mi? Değerler arasındaki farkları birbirine yakın tutmak için regularization kavramını araştırabilirsin. En basitinden her değeri o feature için uç değerlerin farkının mutlak değerine blebilirsin. Sınıflandırma algoritması dediğin nedir, hangisi mesela? Benim anlattığım şeyle de bir nevi sınıflandırma yapıyorsun EDIT: Bir de sorunu byle ğrenci-ğretmen benzetmesine girmeden direk anlatırsan daha anlaşılır olacağı kanaatindeyim. Lightsaber tarafından 27/Şub/18 10:37 tarihinde düzenlenmiştir İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Programcı değilim ancak daha nceki benzer konularda değindiğimi sandığım bir şeyi tekrar paylaşmak istiyorum. Arkadaşlar, bildiğiniz üzere, bilimler sosyal bilimler, fen bilimleri, mühendislik bilimleri vs diye farklı kollardan müteşekkildir. Birey ve toplum davranışları ile sosyal fenomenleri konu edinen disiplinlerin sosyal bilimler alanında değerlendirilmesi yerleşik bir uygulamadır. Tüm sosyal bilim tarihi, metodolojisi ve felsefesi etrafındaki tartışmaların esaslı konularından biri de sosyal gerçekliğin yalnızca maddi unsurlardan müteşekkil, gzlem ve deney ile elde edilecek genellemelere imkan tanıyacak lçüde objektif bir tabiatının olup olmadığıdır. Bugün için bu sorunun cevabı elbette ki HAYIR'dır. Ancak bu durum nicel araştırma yntemleri ve desenlerini dışlamayı değil hem nicel hem de nitel araştırma yntemlerini bir arada kullanmayı ve sosyal bilimlerin konusu olan insan'ın kendine has içsel ve çevresel koşullarının da gz nünde bulundurulması demektir. Yani hem araştırmacı hem de araştırmanın nesnesi znel ve her zaman kestirilmesi mümkün olmayan bir yapıya sahiptir. Bu da genellemeler yapmayı zorlaştırmakta ve kuramları çeşitlendirmekte, bunun yanı sıra hiçbir kuramın açıklayamayacağı istisnai birçok durumla karşılaşılmasına yol açmaktadır. Sonuç olarak "karar alma süreci" ni konu edinen bir akış, veritabanı, ağaç vs oluşturmak hem zor hem de birçok zaman kullanışsızdır. Ha tabi insanoğlunun zevk ve tercihlerinin bu kadar tekdüzeleştiği, duygusal tepki ve ynelimlerinin grsel ve işitsel medya yoluyla empoze edilen trendler çerçevesinde indirgendiği bu zamanda insan eskisi kadar çok ynlü ve deruni bir varlık olmayı ne kadar sürdürebilecektir orası da ayrı bir soru.

ğretmenin ruh hali datasıda var mı? bunu ğrencilerin durumundan çok ruh hali karar veriyor gibi geldi, Hocam zaten karar ağacı oluşturulacak otomatik. Bu yüzden data mining yapıyoruz? Yanlış mı biliyorum? Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

nedendir bilmem aklıma eşleştirme algoritmaları geldi bunu buraya bırakayım :)https://www.youtube.com/watch?v=dLP8A3tlmQU&t=59s