Modül 4: Makine Öğreniminin Kalbi
Artık veriniz hazır, sıra matematiksel modeli kurmada! Bu modülde, makine öğreniminin temel taşlarını interaktif demo'larla ve gerçek hayat örnekleriyle öğreneceksiniz.
🎯 Modül Hedefleri
⚡ Hızlı Gösteri: OLS Nasıl Çalışır?
🎯 OLS'in Amacı
En Küçük Kareler Yöntemi, veri noktalarına en yakın çizgiyi bulur. Her noktanın çizgiden uzaklığının karelerinin toplamını minimize eder.
📈 Gerçek Hayat Örneği
Ev Fiyat Tahmini: Metrekare (X) ve Fiyat (Y) ilişkisini modellemek. OLS bize "metrekare arttıkça fiyatın ne kadar artacağını" söyler.
💡 İpuçları
- Noktaları sürükleyerek çizginin nasıl değiştiğini görün
- Daha fazla nokta = daha kararlı tahmin
- Aykırı değerler (outliers) modeli etkiler
📚 Modül İçeriği
4.1. OLS Temelleri
En Küçük Kareler Yöntemi'nin matematiği ve sezgisel anlatımı
4.2. Eğitim & Doğrulama
Train/Val/Test ayrımı ve model değerlendirme metrikleri
4.3. Ridge & Lasso
Düzenlileştirme teknikleri ve aşırı uyum kontrolü
4.4. Öğrenme Eğrileri
Overfitting ve underfitting teşhisi için görsel analiz