# Yorumlanabilir Yapay Öğrenme

**Yazar:** Christoph Molnar

**Çeviri:** Ozancan Özdemir

**Kitap Tarihi:** 2024-07-31

**Yayım Tarihi:** 2025-01-02

## Özet

***

<figure><img src="/files/FMW9Cd6fyxVH3FYtUmuE" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/Z0LTCO4LAYHPM9w2nnaN" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

Makine öğrenimi, ürünleri, süreçleri ve araştırmaları geliştirmek için büyük potansiyele sahiptir. Ancak bilgisayarlar genellikle tahminlerini açıklamazlar, bu da makine öğreniminin kabulünde bir engeldir. Bu kitap, makine öğrenimi modellerini ve kararlarını anlaşılabilir hale getirmekle ilgilidir.

Yorumlanabilirlik kavramlarını keşfettikten sonra, karar ağaçları, karar kuralları ve doğrusal regresyon gibi basit, anlaşılabilir modeller hakkında bilgi edineceksiniz. Kitabın odak noktası, özellik önemi ve biriken yerel etkiler gibi siyah kutu modellerinin yorumlanması için model-agnostik yöntemler üzerinedir ve Shapley değerleri ve LIME ile bireysel tahminleri açıklamayı içerir. Ayrıca, kitap derin sinir ağlarına özgü yöntemleri sunar.

Tüm yorumlama yöntemleri ayrıntılı olarak açıklanır ve eleştirel bir şekilde tartışılır. Kaputun altında nasıl çalışırlar? Güçlü ve zayıf yönleri nelerdir? Çıktıları nasıl yorumlanabilir? Bu kitap, makine öğrenimi projesiniz için en uygun yorumlama yöntemini seçmenizi ve doğru bir şekilde uygulamanızı sağlayacaktır. Kitabı okumak, makine öğrenimi uygulayıcıları, veri bilimcileri, istatistikçiler ve makine öğrenimi modellerini yorumlamak isteyen herkes için tavsiye edilir.

Kitabın orjinaline [**bu adres**](https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/) üzerinden ulalaşabilirsiniz.&#x20;

PDF ve e-kitap sürümünü (epub, mobi) [**leanpub.com**](https://leanpub.com/interpretable-machine-learning) adresinden satın alabilirsiniz.

Basılı sürümünü [**Amazon'dan**](https://www.amazon.com/dp/B09TMWHVB4) satın alabilirsiniz.

Yazar hakkında: Yazar Christoph Molnar, bir istatistikçi ve "makine" öğrenicisidir. Yazar makine öğrenimini anlaşılır hale getirmeyi amaçlamaktadır.&#x20;

Yazarı X'de takip edin! [**@ChristophMolnar**](https://twitter.com/ChristophMolnar)

Kapak tasarımı: [**@YvonneDoinel**](https://twitter.com/YvonneDoinel)

<figure><img src="/files/oCLAJzhRJdEWBMjFVQvs" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Yazarın ayrıca [**Modeling Mindsets**](https://www.amazon.com/dp/B0BMGSF52B) adlı ikinci kitabını  da inceleyebilirsiniz.

Bu kitap, [**Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License** ](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)altında lisanslanmıştır.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://ozancans-organization.gitbook.io/yorumlanabilir-makine-ogrenmesi/yorumlanabilir-yapay-ogrenme.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.