Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi Ebru Çağlayan Akay

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi: Temel Kavramlar Temel Kavramlar

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...
Stokta var
Kargo Ücreti: 45,00 TL
indirimli
282,15TL
Taksitli fiyat: 9 x 35,90TL
9789753536035
1066939
Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi: Temel Kavramlar
Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi: Temel Kavramlar Temel Kavramlar
282.15

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.



(Tanıtım Bülteninden)


Kitabın Özellikleri
Hamur Tipi:
1. Hamur
Stok Kodu:
9789753536035
Boyut:
16,5 x 24
Sayfa Sayısı:
222
Basım Yeri:
İstanbul
Baskı:
1
Basım Tarihi:
2020
Kapak Türü:
İnce Kapak
Kağıt Türü:
2. Hamur
Dili:
Türkçe
Kategoriler:

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.



(Tanıtım Bülteninden)


Axess Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
1 -    -   
2 141,08    282,15   
3 100,63    301,90   
4 -    -   
6 52,20    313,19   
9 35,90    323,06   
QNB Finansbank Kartları
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
1 -    -   
2 141,08    282,15   
3 104,11    312,34   
4 -    -   
6 51,73    310,37   
9 35,90    323,06   
Ziraat Bankkart Combo
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
1 -    -   
2 141,08    282,15   
3 100,63    301,90   
4 -    -   
6 51,73    310,37   
9 35,90    323,06   
Bonus Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
1 -    -   
2 141,08    282,15   
3 100,63    301,90   
4 -    -   
6 51,96    311,78   
9 35,90    323,06   
Paraf Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
1 -    -   
2 141,08    282,15   
3 100,63    301,90   
4 76,89    307,54   
6 51,73    310,37   
9 35,90    323,06   
Maximum Kartlar
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
1 -    -   
2 141,08    282,15   
3 100,63    301,90   
4 -    -   
6 51,73    310,37   
9 35,90    323,06   
World Card - 100 TL ve üzerine + 3 taksit
Taksit Sayısı Taksit tutarı Genel Toplam
Tek Çekim 282,15    282,15   
2 141,08    282,15   
3 100,63    301,90   
4 -    -   
6 51,73    310,37   
9 36,05    324,47   
Yorum yaz
Bu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
Kapat