Keras LSTM ile Zaman Serisi Tahmini

Daha önceki bir yazımda ARIMA ile zaman serisi tahminine dair bir örnek paylaşmıştım. Bu yazı kapsamında ise Keras LSTM katmanı kullanarak zaman serisi tahmini yapan bir uygulama gerçekleştireceğim. LSTM ile ilgili daha ayrıntılı bilgi almak için, benim de bu yazıya referans olarak kullandığım derindelimavi adresindeki yazıyı okuyabilirsiniz. 

Keras ile Derin Öğrenmeye Giriş - Sınıflama Örneği

Keras Tensorflow ya da Theano kütüphaneleri üzerinde çalışan Python ile yazılmış yüksek seviye bir API'dir. Kullanıcıyı daha düşük seviyedeki bu kütüphanelerin karmaşıklığından kurtararak, daha basit şekilde yapay sinir ağı modellerinin oluşturulması ve eğitilmesine olanak sağlar. Keras kurulumunu daha önceki bir yazımda anlatmıştım, kurulum için bu yazıyı inceleyebilirsiniz.

Python - OpenCV Hit The Ball - Top sektirmece :)

A mini "hit the ball" game was implemented by using OpenCV and numpy libraries of Python. If you want to move your head and do a few tricks with the ball :) while sitting at your home or office, you can download the .py files (codes) at the end of this page and run it.

Python Tensorflow ile Keras (derin öğrenme kütüphanesi) kurulumu

Keras, Theano ya da Tensorflow üzerine kurulabilen bir derin öğrenme kütüphanesidir. Keras 'ın daha düşük seviye olan ve kullanımı biraz daha karmaşık olan bu kütüphaneler ile modeller tanımlama ve eğitme işlemlerini daha kullanıcı dostu hale getirdiğini söyleyebiliriz. 

Python - Zaman Serisi İnceleme ve ARIMA ile Tahmin

Bu yazı kapsamında zaman serisi analizine giriş ve ARIMA modeli ile zamana bağımlı bir değişkenin değerinin nasıl tahmin edilebileceğine dair bir örnek paylaşacağım. Kullanacağımız örnek veri setini indirmek için tıklayınız.

Python - Veri Analizi ve Görselleştirilmesi

Bu yazı kapsamında bir dizi değişken ve bu değişkenlere bağlı bir hedef "y" değişkeninden oluşan örnek bir veri seti üzerinde analiz çalışması yapılmış; ekstrem değer (outlier) , sabit değer içeren değişkenler ve seçilen herhangi bir değişkenin (sütunun) hedef y değişkeni ile ilişkisine dair çıkarımlar ve grafik üzerinde görselleştirilmeler gerçekleştirilmiştir.

Python - Pandas groupby/aggregate - LabelEncoder - LabelBinarizer

Daha önceki yazımızda Pandas kütüphanesine bir giriş yapmıştık. Bu yazı kapsamında ise Pandas ile alakalı bir kaç bilgi daha verdikten sonra kategorik verileri dönüştürmek için scikit-learn kütüphanesinin LabelEncoder ve LabelBinarizer metotlarını inceleyeceğiz. 

Python - Pandas ile Temel İşlemler

Pandas Python programlama dili için geliştirilmiş açık kaynaklı, kullanımı kolay, yüksek performanslı bir veri yapısı ve analizi kütüphanesidir. Bu yazı kapsamında Pandas ile .csv uzantılı dosyanın nasıl okunacağı, veri seti üzerinde temel bazı işlemlerin nasıl yapılacağı ve görselleştirmeye dair örnekler paylaşacağım.

C++ Akıllı İşaretçiler (Smart Pointers)

Smart pointer C++ standart kütüphanesinde #include <memory> header dosyasında tanımlıdır ve amacı kaynak yönetiminin otomatik gerçekleştirilmesini sağlamaktır. Pointer 'lar hafızada belirli bir alanın adresini gösterir ve bu alanda verinin tutulması için hafızada yer açma ve ilgili veri ile işlem bittiğinde bu verinin silinmesi sorumluluğu programcıya aittir. Smart pointer larda ise hafızanın boşaltılması işlemi otomatik olarak uygun bir zamanda gerçekleştirilir.Uygun zaman biraz ucu açık bir kavram tabi ki, isterseniz şimdi bir örnek üzerinden normal (raw) pointer ile smart pointer farkını, hafızanın nasıl otomatik silindiğine dair bir örnek üzerinden görelim;

C++ Boost.Log kütüphanesinin kullanımı (Boost Log Tutorial)

Boost C++ için geliştirilmiş içerik bakımından çok zengin bir kütüphaneler topluluğudur. Bu yazı kapsamında boost kütüphanelerinden birisi olan boost.Log kullanımına dair basit bir örnek gerçekleştirilmiştir. Log alma işlemi, bir yazılımın gerçekleştirdiği temel işlemler ile ilgili bazı bilgilerin dosyaya kaydedilmesidir. Böylelikle uygulama ile ilgili birşeyler yanlış gittiğinde log dosyasındaki veriler incelenerek uygulamanın davranışı analiz edilip gerekli düzeltmeler yapılmasına yardımcı olunabilir. Boost.Log kütüphanesini projemizde kullanabilmek için kaynak kodları indirip derlememiz gerekmektedir. Bunun sebebi; Boost kütüphanelerinden bazıları sadece header eklenerek kullanılabilir iken, bazı kütüphanelerin kullanılması için ise kaynak kodun derlenmesi gerekmektedir.

C++ SignalR İstemci Uygulaması

SignalR, bağlı olan istemciler arasında gerçek zamanlı haberleşme altyapısı sağlayan bir frameworkdür. Http tabanlı çalışır ve asenkron haberleşmenin kalıcı olmasını/kopmadan devam etmesini sağlar. SignalR ile bağlantı kurulumu için konfigürasyon ve bağlantı durumunu sorgulamak gibi işler kolaylaşır ve bu gibi temel işler kütüphane tarafından otomatik gerçekleştirilir .NET uygulamaları ve Javascript ile SignalR kullanımına dair örnekler internette bir hayli mevcut. Ben bu yazı kapsamında SignalR'ı C++ ile kullanarak C# uygulaması ile haberleşme sağlayan bir örnek gerçekleştireceğim.

C++ SignalR Client uygulaması için kurulumun nasıl yapıldığı ve örnek uygulamalar için : https://github.com/aspnet/SignalR-Client-Cpp