| 24 Saatte Kargoda |
|
Siparişleriniz aşağıda belirtilen şartlar dâhilinde, 24 saat içinde ilgili kargo firmasına teslim edilmektedir. Hafta içi saat 17.00'ye kadar verilen siparişlerde geçerlidir. Cumartesi-Pazar ve resmi tatil günlerinde alınan siparişlerde geçerli değildir. Saat 17.00'den sonra verilen; ödemesi veya onayı 17.00'den sonra yapılan siparişler ertesi gün işleme alınır. Sepetteki tüm ürünlerin "24 Saatte Kargoda" taahhütüne sahip olması gerekmektedir. Stoklu ürünlerde, sonradan tespit edilecek ürün kusurları sebebiyle gecikme yaşanabilir. İade veya iptal gibi işlemler sebebiyle düzenlenen siparişlerde geçerli değildir. 24 saat içinde kargo firmasına verilen siparişlerin adrese teslim süresi, kargo firmasına ve teslimat adresine göre değişebilmektedir. Mücbir sebep halleri saklıdır. KitapSeç bu taahhütte değişiklik yapma hakkını saklı tutar. |
Kitapsec.com müşterileri tarafından verilen zamanında gönderim, paketleme ve genel alışveriş deneyimi puanlarına göre satıcı puanı hesaplanmaktadır. Değerlendirmeler son 6 ay içerisinde yapılan değerlendirme sayısını vermektedir.
Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi Ebru Çağlayan Akay Der Yayınları |
||
|
||
|
|||
|
|
Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi Ebru Çağlayan Akay Der Yayınları
Günümüzde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmaları yardımı ile elde edilecek sosyal ve ekonomik sonuçlara karşı ilgi giderek artmaktadır. Bunun nedeni olarak, sürekli bilgi üretilen çağımızda, büyük verilerin sosyal dünya hakkında önemli bilgi kaynağı olması gösterilebilir. Pek çok alanda yaygın kullanılmaya başlanan büyük veri ve makine öğrenmesi analizleri, kapsamı ve amacı farklı olmasına rağmen son yıllarda ekonometri alanında da dikkat çekmeye başlamıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının sosyal bilimler alanında kullanılması haklı olarak özellikle nedensellik açısından eleştiriler almaktadır. Son yıllarda bu alanda yapılan teorik ekonometrik çalışmalar incelendiğinde, bunların temel noktalarının makine öğrenmesi algoritmalarında nedensellik özelliğinin ele alınması üzerine olduğu görülmektedir.
Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanmak ve bu algoritmaları ekonometrik yöntemlerle birleştirmek, karmaşık olguları modellemek, analiz etmek ve zengin bilgi kaynaklarını sosyal bilimler için incelenecek modellere dahil etmek incelenen konu hakkında daha fazla bilgi edinilmesini sağlayabilir. Ekonometrik analizlerde büyük veri ve makine öğrenmesi algoritmalarından fayda sağlayabilmek için büyük veri kavramının net olarak ortaya konulması, diğer veri türlerinden farklılığının ele alınması, uygulamalarda bu tür veri kullanmanın avantaj ve zorluklarının detaylı olarak incelenmesi, makine öğrenmesi algoritmalarının amacı, hedefleri ve kullanılma şekillerinin iyi anlaşılması oldukça önemlidir.
Bu kitapta büyük veri ve makine öğrenmesi ile ilgili temel kavramlar ele alınmıştır. Regresyon açısından denetimli makine öğrenmesi yöntemleri incelenmiş, sınıflandırma yöntemleri çalışma dışı bırakılmıştır. Doğrusal, Daraltıcı, Doğrusal Olmayan, Parametrik Olmayan Regresyon ve Regresyon Ağaçları konuları kitapta yer almaktadır. Son bölümlerde ise Yüksek Boyutlu Modeller ve Hibrid Modeller kısaca ele alınmıştır. Ekonometride büyük veri ve makine öğrenmesine giriş niteliğinde olan bu kitapta açıklanan makine öğrenmesi yöntemlerinin çoğunun R programı uygulamaları basit örneklerle açıklanmıştır.
Bu Ürüne Bakanlar Bunlarada Baktı |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kategoriye Ait En Çok Satan Ürünler |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
