@0x656e o işi unuttum ben ya :D @Ratbat evet hocam ileride olabilir. ama değişken kriterler çok bi pm attım sana. up olsun hem İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Machine learning senin neyine :D Başarılar cınım benim işi hala halletmedin daha

Gececiler icin up İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

@Jilet_Boris var hocam ingilizce @NmC aslinda bi ara sentiment analysis ile genel secim tahmini yapma fikrim vardi da el ile etiketleme isi epey ugrastirici olacaktir Mesela video oyunu oynatmayi falan ogretiyolar, onu nasil yapiyorlar? Muhtemelen bahsettiğin şu mario oynamayı ğrenen program. Neural Network ile Genetik algoritma karışımı birşey videodan anladığım kadarıyla tamamen saf makine ğrenmesi değil gibi. Ayrıntısını ğrenmek için paper'ı okumam lazım da şu an vaktim yok :) Video altında paper'ı vermiş arkadaş ordan bakabilirsin. Bu arada seçim için belli hashtag'i içeren tweetleri otomatik olarak çekip hashtag dışındaki kelimeleri kullanarak pozitif datayı oluşturabilirsin bence. Negatif için zaten botu sal piyasaya kafasına gre takılsın :)) There are 10 types of people in the world. Those who knows binary and those who dont...

@NmC paper neural evolution augmenting topologies'i anlatan genel bi dküman, direk yapılan çalışmaya ynelik değilmiş, ama iş grür tabi. başka fikirler için up olsun. İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

edit : https://tr. wikipedia. org/wiki/Makine_%C3%B6%C4%9Frenimi Algoritma türlerine bakabilirsin hocam samato tarafından 12/Eyl/15 10:28 tarihinde düzenlenmiştir

sandman ile bu konu üzerine daha nce birkac kere konusmustuk kısaca. vaktim olsa gercekten yogunlasmak isterdim bu alana, hatta aklımda icinde bilisim güvenliginin de gectigi, efsane olabilecek bir proje fikri var bu konuyla ilgili ama onun icin de oturup yapay zeka ve veri madenciligine calısmam gerekiyor, o da su sıralar imkansıza yakın zaten. yine de somut bir seyler cıkardıgın günler gelirse, paslasırız artık, umarım üstesinden gelirsin. edit : anubisx'in mesajındaki kavramlar, dedigi gibi arastırma yaptıkca karsına cıkacak olan konu baslıklarından sadece birkacı, bodoslama gitmeden nce bir yol haritası cizmeni neririm. Andrei tarafından 12/Eyl/15 20:32 tarihinde düzenlenmiştir %40 indirimli olarak "Centos Sistem ve Sunucu Ynetimi" adlı kitabımızı satın alarak, Linux üzerine yapılacak olan devam projeleri icin destekte bulunabilirsiniz : http://www.hepsiburada.com/centos-sistem-ve-sunucu-yonetimi-oku-izle-dinle-ogren-p-KKODLAB01579

Python kullandığını varsayıyorum: http://scikit-learn.org/stable/ http://scikit-learn.org/stable/related_projects.html hocam bunlar ML vb. şeyler için kullanılan python kütüphaneleri değil mi? benim kastettiğim bu değildi ama sağol yine de :) Lightsaber tarafından 11/Eyl/15 19:45 tarihinde düzenlenmiştir İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

@Ratbat hocam dediğin şey epey kapsamlı :) Sentiment analysis ile günlük gelişmeleri çeşitli kategorilerde olumlu veya olumsuz olup olmadığına bakarak neural networks ile dediğin gibi bir şey yapılabilir sanki ama ne kadar doğrulukta olur denemeden bilemeyiz. bir de başlangıç için çok uzun boylu olur :)) @wasd sağol hocam kitap için, güzele benziyor. İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Sıradışı arıyorsan sosyal medya analizlerine falan bak. Bir arkadaşım twitterda atılan twitlerin depremle alakalı olup olmadığına bakıyordu mesela. Tabi train için bolca rneği elle etiketlemen lazım :) There are 10 types of people in the world. Those who knows binary and those who dont...

Uplayalim İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

https://it-ebooks.info/book/5986/ Geçen gün bi ucundan bakmıştım, bi incele. :)

Python kullandığını varsayıyorum: http://scikit-learn.org/stable/ http://scikit-learn.org/stable/related_projects.html

facial expression detection programı üzerine çalışıyordum bir ara, fakat psikoloji okuduğumdan programlama konusunda yetersiz kaldım daha fazla kasamayıp bıraktım, konuyla alakalı güzel bir proje rneklerini inceleyebilirsin internetten.

Machine learning ne kadar 'hacking' mantigiyla ogrenilmeye musait olsa da matematiksel altyapisini ogrenmen, senin methodlari kavraman konusunda daha da saglamlastirir. Machine learning ogrenicem demek yine ayni sekilde biraz genel bir bildirim cunku alt basliklari gercekten buyuk olabiliyor. Genel olarak machine learning ogrenmeyi istiyorsan ilk onceligin matematik altyapini biraz gelistirmek olmali. Bunun icin sunlara calisman gerek. 1. Probability a. Basic Probability b. Bayes Rule c. Independence, conditional independence d. Random variables e. Probability Distribution 2. Linear Algebra Bunlar matematik altyapini minimum seviyeye getirir. Bundan sonra ML in calisabilecegin 3 alani var: 1. Supervised 2. Unsupervised 3. Reinforcement Learning Senin kafanda nasil bir ML konusu calismak istedigini bilmiyorum ancak basitce fikir edinmen acisindan ben su sirayla giderdim. Ve ML den en iyi ogrenme teknigi deneyerek ogrenmendir. Konulari zorluk sirasina gore dizmedim, ancak bu sekilde ogrenmen iyi olacaktir diye dusunuyorum. : 1. Linear Regression 2. Cost minimalization + regularization 3. Feedforward Neural Networks 4. Convolutional Neural Networks ( http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ ) 5. Recurrent Neural Networks ( http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ ) 6. SVM 7. Clustering 8. Principle Component Analysis Bunlara bakarken Python ile github uzerinde yapilmis bircok proje gorebilirsin, kodlarla oynaman, kendi kodunu yazman en iyi sekilde gelismene yardimci olur. Ingilizcen varsa da Andrew NG' nin Coursera'daki kursunu izlemeni tavsiye ederim. http://yigitdemirag.com

Merhaba hocalar, Machine Learning ğrenmek ve kendimi geliştirmek için uygulamalı bi şeyler yapmak istiyorum. Daha nce sizlerin yaptığınız veya herhangibir yerde denk geldiğiniz sıradışı, aydınlatıcı rnek/fikirlerden basit ve temel olanlara dek tavsiyelerinize açığım. İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Hocam yüz analizi, obje tanıma. Onunduşında ğreneyi ğretme olayına gir bence. Matematik formülünü ispatlattırmaya çalışmak gibi mesela. Programa +- / yu rehber olarak verdirterek online tarama yaptırıp matematik gorsellerini izlesin. Karekk mesela. Matematik gorsellerini rüntü taramayla koda formüle çevirsin. Sonrada formüle kendi elindeki -+/ ile ulasmaya calissin. Bir nevi kriptolu veri analizi gibi İlerleyen surecte yeni elde ettigi formulleri rehber olarak kullansin. Mesela karekok islemi icin bir degisken olustursun. Bakalim belki matematikte yeni formuller bulursun Edit. d.. d. d.. d. d. d. d hocam şu ğretmeyi ğrenme olayını biraz daha açabilir misin? bir de bold kısımda kendi elindeki -+/ 'dan kastın nedir? Herhangibir rüntü bulup atıyorum fibonacci dizisi, bunun bir kısmını training data olarak kullanıp formülünü bulmayı falan mı kastediyorsun? İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Takipteyim. Aynı soru için yeni bir konu açmayalım.

Borsa tahmini olabilir. Borsaya etki eden unsurları analiz edip piyasadan tarihlerine gore pozitif negatif kelimeleri de analize katıp geniş bir veritabanıyla olası puanlari tahmin ettirebilirsin. Bir sekilde borsa yorumlamasini ogretirsen ve verileride bu yoruma katarsan piyasadaki en iyi gsterge olabilir. Borsa ile ilgili neleri veritabanina eklemen programa neleri ğretmen gerektiği konusunda yardım edebilirim ama çıkan verileri hergün isterim hoca :). Kurallar satranç tahtasındaki kadar kesin olmalı.

Toplama cikartma carpma

Machine learning ne kadar 'hacking' mantigiyla ogrenilmeye musait olsa da matematiksel altyapisini ogrenmen, senin methodlari kavraman konusunda daha da saglamlastirir. Machine learning ogrenicem demek yine ayni sekilde biraz genel bir bildirim cunku alt basliklari gercekten buyuk olabiliyor. Genel olarak machine learning ogrenmeyi istiyorsan ilk onceligin matematik altyapini biraz gelistirmek olmali. Bunun icin sunlara calisman gerek. 1. Probability a. Basic Probability b. Bayes Rule c. Independence, conditional independence d. Random variables e. Probability Distribution 2. Linear Algebra Bunlar matematik altyapini minimum seviyeye getirir. Bundan sonra ML in calisabilecegin 3 alani var: 1. Supervised 2. Unsupervised 3. Reinforcement Learning Senin kafanda nasil bir ML konusu calismak istedigini bilmiyorum ancak basitce fikir edinmen acisindan ben su sirayla giderdim. Ve ML den en iyi ogrenme teknigi deneyerek ogrenmendir. Konulari zorluk sirasina gore dizmedim, ancak bu sekilde ogrenmen iyi olacaktir diye dusunuyorum. : 1. Linear Regression 2. Cost minimalization + regularization 3. Feedforward Neural Networks 4. Convolutional Neural Networks ( http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ ) 5. Recurrent Neural Networks ( http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ ) 6. SVM 7. Clustering 8. Principle Component Analysis Bunlara bakarken Python ile github uzerinde yapilmis bircok proje gorebilirsin, kodlarla oynaman, kendi kodunu yazman en iyi sekilde gelismene yardimci olur. Ingilizcen varsa da Andrew NG' nin Coursera'daki kursunu izlemeni tavsiye ederim. echo "imzanız zel karakter içermemelidir";

@Jilet_Boris var hocam ingilizce @NmC aslinda bi ara sentiment analysis ile genel secim tahmini yapma fikrim vardi da el ile etiketleme isi epey ugrastirici olacaktir Mesela video oyunu oynatmayi falan ogretiyolar, onu nasil yapiyorlar? İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

Hocam yüz analizi, obje tanıma. Onunduşında ğreneyi ğretme olayına gir bence. Matematik formülünü ispatlattırmaya çalışmak gibi mesela. Programa +- / yu rehber olarak verdirterek online tarama yaptırıp matematik gorsellerini izlesin. Karekk mesela. Matematik gorsellerini rüntü taramayla koda formüle çevirsin. Sonrada formüle kendi elindeki -+/ ile ulasmaya calissin. Bir nevi kriptolu veri analizi gibi İlerleyen surecte yeni elde ettigi formulleri rehber olarak kullansin. Mesela karekok islemi icin bir degisken olustursun. Bakalim belki matematikte yeni formuller bulursun Edit. d.. d. d.. d. d. d. d samato tarafından 11/Eyl/15 20:27 tarihinde düzenlenmiştir

@Ratbat hocam dediğin şey epey kapsamlı :) Sentiment analysis ile günlük gelişmeleri çeşitli kategorilerde olumlu veya olumsuz olup olmadığına bakarak neural networks ile dediğin gibi bir şey yapılabilir sanki ama ne kadar doğrulukta olur denemeden bilemeyiz. bir de başlangıç için çok uzun boylu olur :)) @wasd sağol hocam kitap için, güzele benziyor. Hocam bir ara verileri elle toplayıp işleme sokmaya çalışmistim borsa hevesim uğruna hergün checklist halinde değerlendirme yapıyordum. Degisik degisik kriterlerle belli bir tutarlılık yüzdesini yakalamaya çalıştım fakat işin içine ileri derece istatistik ve olasılık hesapları girdiği için çok fazla adım atamadim. Fakat uğraştığim kadariyla verileri hergun duzenli topladıktan ve tariH, saat bazında pozitif negatif kelimeleri topladıktan sonra geriye birtek algoritma kurması ve programa bunu nasıl yorumlayacagini ğretmek kalıyor. Tabiki szde kolay gibi geliyor ama doğru işlemleri yaptırmak tabiki zor olacaktır başlangıç olarak ama bu yazı kalsın burada ileride kendini geliştirdiginde yapacak proje ararsan gayet güzel bir proje olabilir. Kurallar satranç tahtasındaki kadar kesin olmalı.

@anubisx sağol hocam epey bilgilendirici yazmışsın. aslında andrewNG nin kursuna başlamıştım bi ara sonra araya birkaç şey girince yarıda kaldı. bi proje bulup onu hedef edinerek daha rahat olur diye düşünmüştüm ama temelleri sağlam atmak daha nemli anladığım kadarıyla. @Andrei dediğin şeyi merak ettim hocam uyarsa bi pm atar mısın? İnsan; insan olsaydı, insan olmazdı..

rnek projelere gz attım ama hiç birini uygulamadım, yeterli ingilizcen varsa yardımcı olabilirim.