Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi
Ebru Çağlayan AkayAraştırma & İnceleme & Kuram KitaplarıEkonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi

Ekonometride Büyük Veri ve Makine Öğrenmesi (9789753536035)

0,00
Tedarikçi : Der Yayınları
Para Puan : 264
İndirim Oranı : %32 İndirim
Fiyat : $21.67(KDV Dahil)
İndirimli : $14.63(KDV Dahil)
Barkod : 9789753536035

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 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.


Basım Dili : Türkçe
Basım Yeri : İstanbul
Sayfa Sayısı : 222
En / Boy : 16.5 / 24
Kağıt Cinsi : 2. Hamur
Basım Tarihi : 5.2020
Benzer Ürünler
Çerez Kullanımı

Wir verwenden Cookies, um Inhalte und Anzeigen zu personalisieren, Funktionen für soziale Medien anbieten zu können und die Zugriffe auf unserer Website zu analysieren. Außerdem geben wir Informationen zu Ihrer Verwendung unserer Website an unsere Partner für soziale Medien, Werbung und Analysen weiter. Unsere Partner führen diese Informationen möglicherweise mit weiteren Daten zusammen, die Sie ihnen bereit gestellt haben oder die sie im Rahmen Ihrer Nutzung der Dienste gesammelt haben. Ihre Einwilligung zur Cookie-Nutzung können Sie jederzeit wieder in der Datenschutzerklärung widerrufen.