Yapay Zeka 102: 2 Parametreli Model ile Emlak Fiyat Tahmini | Adım Adım Rehber
Kodlar: https://gist.github.com/malibayram/3d...
Bu videoda yapay zekaya dair bilgi dağarcığınızı genişletmek amacıyla 2 parametreli bir model ile emlak fiyat tahminlerini ele alıyoruz. Daha önceki videomuzda temel düzeyde doğrusal regresyon ve tek parametreli modelleri inceledik, şimdi ise 2 parametreli modellerde nelerin farklılaştığını ve nasıl daha karmaşık tahminler yapabileceğimizi göstereceğiz.
Adım adım rehberimizde, gerçek emlak verilerini kullanarak doğrusal regresyonu daha derinlemesine inceleyeceğiz. Modelimizin tahmin doğruluğunu artırmak ve parametrelerin etkilerini gözlemlemek için eğitim sürecinde her adımı detaylı bir şekilde açıklayacağız. Ayrıca, modelin performansını optimize etmek için öğrenme oranı ve hata hesaplama gibi önemli teknik konuları da ele alacağız.
Videomuz boyunca öğreneceğiniz bazı anahtar kavramlar:
2 parametreli doğrusal regresyon modelinin temelleri
İleri geçiş (forward pass) ve hata hesaplama
Öğrenme oranının (learning rate) model eğitimi üzerindeki etkisi
Parametre güncellemeleri ve ağırlık/bias optimizasyonu
Gerçek dünya verileri ile model eğitimi ve performans değerlendirmesi
Bu videoyu izleyerek, yapay zeka ve makine öğrenimi konularında daha ileri seviyelere adım atacak ve pratik uygulamalarla bilgi düzeyinizi artıracaksınız. Kendi projelerinizde bu teknikleri nasıl uygulayabileceğinizi öğrenmek için tam da doğru yerdesiniz!
#Yapay zeka 102
#2 parametreli model
#Doğrusal regresyon
#Emlak fiyat tahmini
#Makine öğrenmesi rehberi
#Veri analizi
#Python ile veri bilimi
#Model doğruluğu
#Öğrenme oranı
#Model optimizasyonu
#Adım adım rehber
#Gelişmiş yapay zeka
#Eğitim videosu
#Veri bilimi
#Makine öğrenmesi