Çapraz Doğrulama Yöntem Seçimi Rehberi

Çapraz doğrulama (Cross-Validation, CV), bir modelin genellenebilirlik performansını tahmin etmek ve aşırı uyum(overfitting) riskini azaltmak için en güvenilir deney tasarımlarından biridir. Ancak CV, “k-kat” deyip geçilecek bir düğme değildir: Veri…

0 Yorum

LASSO mı Ridge mi? Yöntem Seçimi Rehberi

Regresyon modellerinde çok sayıda aday değişken (p) ve nispeten sınırlı gözlem (n) olduğunda, klasik OLS’in varyansı şişer, genellenebilirlik düşer ve yorumlar kararsızlaşır. Düzenlileştirme (regularization), bu darboğazı çözmek için katsayıları küçülten…

0 Yorum

Doğrusal Regresyon Yöntem Seçimi Rehberi

Doğrusal regresyon (linear regression), sosyal bilimlerden mühendisliğe, sağlık bilimlerinden işletmeye kadar sayısız alanda ilk başvurulan modelleme yaklaşımıdır. Basitliği, yorumlanabilirliği ve güçlü kuramsal temelleri nedeniyle “temel model” olarak görülür; ama onu…

0 Yorum

Yapay Zeka Mühendisliği Tez Hazırlama Rehberi

Yapay Zeka Mühendisliği (YZM), makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarla görme, optimizasyon ve etik-AI yönetişimini bir araya getiren disiplinlerarası bir alandır. Lisansüstü düzeyde bir tez, yalnızca belirli bir…

0 Yorum

Tez Yaptırma Rastgele Orman Yöntem Seçimi

Makine öğrenmesi ve veri madenciliği alanlarında, sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılan en güçlü yöntemlerden biri hiç kuşkusuz Rastgele Orman (Random Forest) algoritmasıdır. Karar ağaçları yönteminin doğasında var olan bazı…

0 Yorum

Tez Yaptırma Karar Ağaçları Yöntem Seçimi

Makine öğrenmesi ve istatistiksel modelleme yöntemleri, günümüzde yalnızca bilgisayar mühendisliği veya veri bilimi alanlarında değil; sosyal bilimler, sağlık, eğitim, işletme ve psikoloji gibi çok farklı disiplinlerde de araştırmacıların sıkça başvurduğu…

0 Yorum