POST_001
İleri Düzey Model Diagnostiği ve Nedensel Çıkarım (Senior-Level)
Kıdemli veri bilimciler için İleri Düzey Model Diagnostiği ve Nedensel Çıkarım: DAG, Counterfactuals, XAI ve Do-Calculus ile güvenilir ML modelleri inşa edin.
OKU →
POST_002
Temel İstatistik Terimleri ve Örnekleri (Junior-Level)
Bu rehber, makine öğrenmesi modellerinin başarısını belirleyen tanımlayıcı istatistik metriklerini (merkezi eğilim, yayılım, çarpıklık) ve sınıflandırma modellerinin performans değerlendirme aracı olan karışıklık matrisini incelemektedir.
OKU →
POST_003
A/B Testi: Parametrik ve Non-Parametrik Yöntemler
A/B testlerinde istatistiksel yöntem seçimi, verinin normallik dağılımı ve varyans homojenliğine bağlıdır. Veri normal dağılımda T-Testi ve ANOVA gibi parametrik testlerde başarı sunarken, aşırı çarpık ve aykırı değer içeren verilerde Mann-Whitney U ve Kruskal-Wallis gibi non-parametrik yöntemler...
OKU →