Access all tutorials at https://www.muratkarakaya.net
You can acess the notebook on
* COLAB https://colab.research.google.com/drive/1LBrPEFUbVsSdHO1Y_ceJXEqTq288aIgx
* GITHUB https://github.com/kmkarakaya/ML_tutorials/blob/master/A_Time_Series_Analysis_Corona_Death_Toll_Prediction.ipynb
* Kaggle
https://www.kaggle.com/kmkarakaya/time-series-analysis-corona-death-toll-prediction
Türkiye de yayınlanan korona covid 19 verileri kullanarak vefat edecek ölecek hasta sayısının tahmininin nasıl yapılacağını göstermek istedim. Python ve Pandas kütüphanesini kullandım. Facebook tarafından geliştirilen Prophet modeli ile Moving average (hareketli ortalama) ve Exponential Moving average (hareketli ortalama) yöntemleri denendi
Bugün veya yarın Türkiye de korona dan dolayı vefat eden ölen hasta sayısı kaç olacak olabilir? sorusuna cevap vermek için basit bir yapay zeka uygulaması yapmış olduk.
Makine öğrenmesi için Python kullanarak yapay zeka ile zaman analizi nasıl yapılır?
İlginiz için teşekkür ederim.
yapay zeka mühendisliği
yapay zeka dersleri
yapay zeka nedir
yapay zeka kodlama
python yapay zeka kodlama
python yapay zeka örnekleri
python yapay sinir ağları
seq2seq,seq2seq tutorial,seq2seq lstm,seq2seq model explained,seq2seq model,seq2seq attention,seq2seq keras,seq2seq tensorflow,seq2seq model keras,sequence to sequence,sequence to sequence learning,attention,bahdanau,luong,keras,derin öğrenme,türkçe,kodlama,makine öğrenmesi,yapay sinir ağları,ders,anlatımlı,açıklama,LSTM,yapay zeka,yapay zeka dersleri,yapay zeka kodlama dersleri,yapay zeka kodlama,nasıl çalışır,python,örnek,encoder decoder,yapay zeka nedir