Deeplearning.ai | Coursera   Course 1: Neural Networks and Deep Learning


Course 1: Neural Networks and Deep Learning Kategorisi Hakkında (1)
Lineer Regresyon (3)
Dataset Nasil Olusturulur? (6)
Sigmoid ve cost function overflow ve divide by zero hatası (12)
Yapay sinir ağlarında "ağırlık" nedir? (11)
Back-propagation kodlanması (12)
Layer sayisinin belirlenmesinde floor division kullanimi, neden? (7)
Logistic Regression Gradient Descent : J'nin z'ye Türevinin a-y olması (2)
Np.dot vs np.sum(np.multiply()) ( 2 ) (22)
Data shape'e dair (3)
2. hafta odevlerine dair (7)
Vectorization'e dair (6)
ANN'da Regresyon (4)
Vector ile çarpma yaparken hangi algoritma/işlem kullanılıyor (5)
Google Colab'da H5 uzantılı veri kümesi ile çalışma (2)
Logistic regression: neden w'nun transpozunu aliyoruz? (3)
Logistic regression derivatives (2)
Why is Deep Learning taking off? (2)
Neural Networks Mimarisinin belirlenmesi (6)
Mentorluk Programi On Kosullari (Prerequisites) Hakkinda (3)
Loss Function nerelerde uygulanır? (6)
Yapay sinir ağları ile birden fazla sonuça ulaşmak (4)
Veri Seti Eğitildikten Sonra Overfitting Olup Olmadığı Nasıl Anlaşılır ? (6)
Kendi Veri Setimizi Nasıl Oluştururuz ? (6)
Bu kursu izlerken yanında yararlanabilecek kaynaklar ? (5)
Gradient Descent Ve Computation Graph (2)