Yapay Zeka Veri Bilimi

Yapay zeka günümüzde yapay zeka karakteri, yapay zeka oluşturucu, yapay zeka sohbeti ve yapay zeka görüntüsü veya yapay zeka fotoğrafı gibi yaygın görünüyor. Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi gibi "Yapay Zeka Nedir?" konusunu anlamak, yapay zeka ortamında yaşamayı yönetmenin en temel yolu olabilir. "Veri Bilimi Nedir?" veri bilimi anlamı ve "Veri nedir?" Veri analitiği ile ilgili sorular, muhtemelen Veri Bilimi veya Veri Analizini başlatmak ve muhtemelen Veri Bilimcisi veya Veri Analistine yönelik ilk sorular olabilir. Ayrıca, muhtemelen Veri Bilimcisi veya Veri Analisti için Python Veri Bilimi veya Python Kütüphanesi (* Python, Python Software Foundation'ın ticari markasıdır) hakkında bilgi sahibi olmaya başlamak da gerekebilir. Veri Bilimi Mühendisliği veya Veri Mühendisliği, yapay zeka ortamındaki başarı faktörlerinden biri olabilir.

Yapay zeka ortamında yaşamayı başarmak ister misiniz?

Veri Bilimi'ni başlatmak ister misiniz?

Veri Bilimcisi olmak ister misiniz?

Bu Uygulama muhtemelen aşağıdakilere yardımcı olabilir:

- Yapay Zeka ortamında yaşamayı yönetmek için Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek

- muhtemelen Veri Biliminin başlangıcı

- muhtemelen Veri Bilimcisine doğru başlamak

Bu Uygulama muhtemelen aşağıdaki avantajlara sahip olabilir:

- Diyagramatik yaklaşımla muhtemelen daha eğlenceli bulabilirsiniz

- Uygun yerlerde gelecekte referans olarak kullanılmak üzere muhtemelen faydalı bilgiler bulabilirsiniz.

- Tek varlık, Uygulamalardaki konuları bir araya getirir

- Uygulamalardaki konsepte kolayca erişin

Bu Uygulamanın içeriği aşağıdakileri içerir:

1. Veri bilimi basitçe ne anlama gelebilir?

2. Veri biliminde verilerin özellikleri

3. Veri biliminde veri türü

4. Bilgisayar veri bilimine nerede yardımcı olabilir?

5. İstatistikler veri bilimine nerede yardımcı olabilir?

6. Makine öğrenimi/algoritma/model veri bilimine nerede yardımcı olabilir?

7. İş alanı veri bilimine nerede yardımcı olabilir?

8. Veri biliminden neler elde edebilirsiniz?

9. Veri Biliminde verilere yaklaşmaya nasıl başlanır? (İş Çalışması)

10. Veri Biliminde verilere yaklaşmaya nasıl başlanır? (Veri goruntuleme)

11. Veri Biliminde verilere yaklaşmaya nasıl başlanır? (Veri Modeli Tasarımı)

12. Veri Biliminde veri hazırlamaya nasıl başlanır? (Veri Hazırlama)

13. Veri Biliminde veri modellemeyi hazırlamaya nasıl başlanır? (Veri Modelleme)

14. Makine Öğrenimi (ML) Nedir?

15. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi (ML) arasındaki ilişki mümkün mü?

16. Derin Öğrenme muhtemelen nedir?

17. Makine öğreniminin metodolojisi muhtemelen nedir?

18. Modele göre nasıl tahmin yapılır?

19. Algoritmayla nasıl tahmin yapılabilir?

20. Makine Öğrenimi Yaklaşımı Ne Olabilir?

21. Denetimli öğrenme ne olabilir?

22. Denetimsiz öğrenmenin olasılığı nedir?

23. Takviyeli öğrenmenin olasılığı nedir?

24. Makine öğreniminde model/algoritma ve yaklaşım arasındaki ilişki mümkün mü?

25. Makine öğreniminde model/algoritma ve yaklaşım arasındaki ilişki mümkün mü? (Örnek)

26. Veri modelleme nasıl yapılabilir?

27. Veri modelleme nasıl yapılabilir? (Veri Modelleme Kütüphanesi)

28. Model/algoritma için Python Kütüphanesi düşünülebilir mi?

29. Model Değerlendirmesi ne olabilir?

30. Model Değerlendirmesi ne olabilir? (Değerlendirme Metrikleri Örneği)

31. Model Dağıtımı muhtemelen nedir?

32. Model Dağıtımının Süreç Akışı ne olabilir?

Yapay Zeka ortamında yaşamayı yönetmenin en temelleri olabilecek Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi gibi "Yapay Zeka Nedir?" konusunu anlamak ister misiniz? "Veri Bilimi Nedir?" hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? veri bilimi anlamı ve "Veri nedir?" Muhtemelen Veri Bilimi veya Veri Analizini başlatacak ve muhtemelen Veri Bilimcisi veya Veri Analistine yönelik veri analitiği ile? Bu "Yapay Zeka - Veri Bilimi" Uygulamasını henüz indirmediniz mi?