Derin öğrenmeye giriş

Python ile Deep Learning'e Giriş

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Bir bankada çalıştığınızı düşünün

  • Her müşterinin gelecek yıl kaç işlem yapacağını tahmin etmeniz gerekiyor
Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Doğrusal regresyonun gördüğü örnek

Python ile Deep Learning'e Giriş

Etkileşimler

  • Sinir ağları etkileşimleri çok iyi yakalar
  • Derin öğrenme, özellikle güçlü sinir ağları kullanır
    • Metin
    • Görseller
    • Videolar
    • Ses
    • Kaynak kodu
Python ile Deep Learning'e Giriş

Kurs yapısı

  • İlk iki bölüm kavramsal bilgiye odaklanır
    • Geleneksel tahmin problemlerinde derin öğrenme modellerini hata ayıklar ve ayarlarsınız
    • Modern uygulamalara ilerlemek için temel oluşturur
  • Bu, üçüncü ve dördüncü bölümlerde karşılığını verir
Python ile Deep Learning'e Giriş

Keras ile derin öğrenme modelleri kurma ve ayarlama

import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
predictors = np.loadtxt('predictors_data.csv', delimiter=',')
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()

model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
Python ile Deep Learning'e Giriş

Derin öğrenme modelleri etkileşimleri yakalar

Derin öğrenme modelleri etkileşimleri yakalar

Python ile Deep Learning'e Giriş

Derin öğrenme modelleri etkileşimleri yakalar

Derin öğrenme modelleri etkileşimleri yakalar

Python ile Deep Learning'e Giriş

Derin öğrenme modelleri etkileşimleri yakalar

Derin öğrenme modelleri etkileşimleri yakalar

Python ile Deep Learning'e Giriş

Sinir ağında etkileşimler

Sinir ağında etkileşimler

Python ile Deep Learning'e Giriş

Sinir ağında etkileşimler

Sinir ağında etkileşimler

Python ile Deep Learning'e Giriş

Sinir ağında etkileşimler

Sinir ağında etkileşimler

Python ile Deep Learning'e Giriş

Sinir ağında etkileşimler

Sinir ağında etkileşimler

Python ile Deep Learning'e Giriş

Sinir ağında etkileşimler

Sinir ağında etkileşimler

Python ile Deep Learning'e Giriş

Hadi pratik yapalım!

Python ile Deep Learning'e Giriş

Preparing Video For Download...