Makine öğrenmesi, yapay zekânın dinamik bir dalı olarak veri biliminin vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Hızla gelişen bu alan, bilgisayarların verilerdeki gizli örüntüleri keşfederek geleceğe yönelik…
Makine öğrenmesi, yapay zekânın dinamik bir dalı olarak veri biliminin vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Hızla gelişen bu alan, bilgisayarların verilerdeki gizli örüntüleri keşfederek geleceğe yönelik tahminler yapmasını sağlıyor. Günümüzde hemen her disiplinde kullanılan bu yöntemler, özellikle sosyal bilimlerde uygulama örnekleri açısından sınırlı kaynak sunuyor. Bu kitap, denetimli makine öğrenmesinin en çok tercih edilen algoritmalarına odaklanarak bu boşluğu doldurmayı hedefliyor. Her bölümde önce teorik altyapı açıklanıyor, ardından gerçek veri setleri üzerinden R ve Python programlarında adım adım uygulamalar gerçekleştiriliyor. Elde edilen sonuçlar detaylı bir şekilde analiz edilerek okuyucuya somut bir anlayış kazandırılıyor. Hem akademik çalışmalara hem de pratik projelere rehberlik edecek bu eser, makine öğrenmesine ilgi duyanlar için kapsamlı bir kaynak niteliği taşıyor.
