Bagging Ne Demek

Türkçe-Ingilizce Ilgili Terimler

Gradyan güçlendirmeli karar ağaçları günümüzde makine öğrenmesi alanında gerçekleştirilen projelerde en çok tercih edilen gözetimli öğrenme algoritmalarındandır.  Boostingtemelde birkaç zayıf öğreniciyi bir araya getirerek güçlü öğreniciler oluşturmayı hedefler.

Bu algortima kapsamında artıklar üzerine tek bir tahminsel model formunda olan modeller serisi kurulur. Önce bir model kurulur (F modeli) ve bu modelin hataları tespit edilir. Hatalar bağımlı değişken olur. Modellendikten sonra bir daha artık elde edilir ve artıklar model hazırlanır. Artıklar modellenerek zayıf sınıflandırıcılardan güçlü sınıflandırıcılar elde edilir. Boosting algoritmalarında amaç karar noktalarını gradient descent kullanarak hassaslaştırmaktır. Burada öngörücüler sırayla denenerek sonraki her model bir önceki modelin hatalarını düzelterek ilerler ve birbirine bağımlı ağaçlar her denemede optimize edilir. 

Kaynak: Quantdare 

LightGBM’in diğer boosting algoritmalarından farkı nedir? 

Öncelikle LightGBM'in level-wise büyüme stratejisi yerine leaf-wise büyüme stratejisi izlediğini ifade etmek gerek.

Level-wise büyüme ağaçları dengede tutarken, LightGBM leaf-wise stratejisini kullanarak dengesiz bir ağacın büyümesine izin verir ve en fazla kaybı olan yaprağı bölmeyi hedefleyerek kaybı minimalize eder. Level-wise büyüyen bir ağacı leaf-wise yönteme çevirebilirken bunun tersi için geçerli değildir. Leaf-wise düzey olarak büyümediği, ancak yaprak açısından büyüdüğü için, veriler küçük olduğunda aşırı öğrenme (overfit) olabilir. Bu durumlarda ağaç derinliğini kontrol etmek önemlidir.  

LightGBM'in bir diğer farkı ise breadth-first arama yerine depth-first aramayı kullanmasıdır. 
 

​Kaynak 

Breadth-first karar ağaçları, depth-first karar ağaçlarına benzer şekilde brute-force tarzında oluşturulur. Bir depth-first ağacında ilk olarak, kök düğüme yerleştirilecek bir öznitelik seçilir ve bu öznitelik için bazı kriterlere göre bazı dallar oluşturulur. Ardından, eğitim örnekleri kök düğümden uzanan her dal için bir tane olacak şekilde alt kümelere ayrılır. Seçilen bir dal için, yalnızca ona gerçekten ulaşan örnekler kullanılarak işlem tekrarlanır. Her adımda, genişletmeler için mevcut olan tüm alt kümeler arasından "en iyi" alt küme seçilir. Bu oluşturma işlemi, tüm düğümler saf olana veya belirli bir genişleme sayısına ulaşılana kadar devam eder. Breadth-first ağaç yapısında yaprakların sırası her zaman aynıyken, depth-first ağacı için diğer sıralamaların duruma göre yeniden seçilebilecektir. 

LightGBM’i “light” yapan özellik nedir? 

Karar ağaçlarında öğrenme sürecindeki eforun büyük çoğunluğu, ayrımın en iyi nereden yapılacağının bulunması kısmında harcanır. Gradient boosting algoritmasının önceki uygulamalarında, en iyi bölmeyi bulmak için pre-sorted (önceden sıralanmış) algoritma kullanılırken LightGBM’de histogram-based (histogram tabanlı) algoritmalar kullanılıyor.  

Pre-sorted: Önceden sıralanmış değerlerin tüm olası bölünme noktaları numaralandırılarak değerlendirme yapılır. 

Histogram-based: Eğitim sırasında özellik histogramları oluşturmak için sürekli özellikleri ayrı kutulara yerleştirilir. 

Histogram tabanlı algoritma, önceden sıralanmış algoritmadan daha verimli çalışır ancak hem gözlemler hem de özellikler açısından veri kümesinin boyutu arttıkça ikisi de yavaşlar.

LightGBM, kullanımı daha efektif olan ve bellek kullanımı azaltarak şartlar sağlandığında hızlı bir eğitim sunan histogram tabanlı algoritma ile başladı. Ancak burada karşılaşılan temel sorun, veri seti büyüdüğünde bilgi kazancı açısından en iyi bölünmeyi seçmek için bütün gözlemleri taramasıydı. Bu zaman kaybı olarak geri dönüyordu. Bu tarama her özellik için yapıldığından histogram tabanlı algoritmanın başarısı veri boyutu ve değişken sayısına bağlıydı.  
Buna çözüm olarak gradient-based one-side sampling (GOSS) ve exclusive feature bundling (EFB) uygulandı. 


 

Eğitim sırasında modelin veri dağılımını etkileyip doğruluğu etkilememesi için ne sadece küçük eğimli veri örneklerine ne de sadece büyük gradyanlı olanlara odaklanmasını isteriz. GOSS, elimizdeki verinin dağılımını göz önünde bulundurarak bir ağaç çıkartır. En büyük gradyanlara sahip veri örnekleri seçilir. Daha küçükleri içerisinden rastgele olarak popülasyonun sadece belli bir kısmı alınır. Küçük gradyana sahip gözlemler belli bir ağırlıkla çarpılarak dağılım korunmaya çalışılır. GOSS, temel olarak verinin tümünde karar noktaları oluşturmak yerine bunları kümeleyerek temas edilecek noktaları azaltıp odağı yoğunlaştırmaktır.

EFB ile ise çok sütunlu bir veri setinde özellik bakımından kıt olanları (örneğin çok sayıda sıfır değer içeren özellikler) içeriklerini bozmayacak şekilde birleştirerek seyrek özelliklerin birbirini dışlamasının önüne geçilmiştir. Gereksiz boyutluluğu engelleyen bu yöntem karmaşıklığı azaltarak eğitime hız kazandırmıştır.

GBM = Desicion Tree + Boosting + Gradient Descent 
LightGBM = GBM + GOSS + EFB 

Bu iki ana faktör LightGBM’i light yapan ana bileşenler olup kategorik olup kardinalitesi yüksek olan verilere karşı LightGBM'in neden dayanıklı olup diğer algoritmalara göre başarılı olduğunu açıklar niteliktedir.  

Ne zaman LightGBM? 
LightGBM, küçük boyutlu veri setleri için uygun bir algoritma değildir. Karar noktalarını hassaslaştırma özelliğinden dolayı aşırı öğrenme (overfit) durumu gözlemlenebilir. 10 bin üzeri satırlı veriler için uygun olduğu önerilse de bu konuda kesin bir yaklaşım da yoktur. Büyük boyutlu veri setlerinde yüksek doğruluk sağlayacaktır. 
 

Parametre seçimi ve özellikleri 
LightGBM modelini Scikit-learn API içerisinden değil de, 

pip install lightgbm 
import lightgbm as lgb 

şeklinde kullanarak Training API içerisinden çağırdığımız vakit parametre seçenekleri kısmında birçok seçeneğimiz olacaktır. Bunları temel parametreler, kontrol parametreleri ve IO parametreleri olmak üzere üç gruba ayırabiliriz.

Temel Parametreler

task: Çalıştırılmak istenen görevi belirtir. Ya eldeki veriler ile train ederek model kurulur ya da predict argümanı ile kurulan modelden tahminler üretilir. Varsayılan olarak train gelmektedir.

objective: Kurulmak istenen algoritmanın hangi probleme yönelik olduğunun belirtildiği parametredir. Varsayılan olarak regression gelmekle birlikte binary ve multiclass gibi problemler de verilebilmektedir.

boosting: Boosting etme türünü belirtir. gbdt (traditional gradient boosting decision tree), rf (random forest), dart (dropouts meet multiple additive regression tree) veya goss (gradient-based one-side sampling) seçilebilir. Varsayılan olarak gbdt gelmektedir.

• GBDT: Gradyan güçlendirmeli bir yöntemdir. Öğrenicileri makul bir hızda birleştirir.
• RF: Random forest temelli yöntemdir. Değer olarak rf ayarlandığı takdirde artık bagging metodu çalışacaktır.
• DART: GBDT’deki aşırı öğrenme sorununu çözmeye çalışır. Sinir ağları, desen düzenlemeyi iyileştirmek ve yakalaması güç noktaları yakalayabilmek için geliştirilmiştir. Daha iyi sonuç vermekle birlikte oldukça yavaştır ve kullanırken beraberinde gelen birçok parametreyi de ayarlamak gerekir. Bir DART güçlendirici kullanmayı tercih ederken, drop-out işlemini durdurmamız gerektiğinin farkında olmak önemlidir.
• GOSS: Örnekleri daha büyük gradyanlara ayırarak GBDT için yeni bir örnekleme yöntemi sağlar. Küçük veri setlerinde aşırı öğrenme sorunu vardır.

num_iterations: Gerçekleştirilecek güçlendirme turlarının sayısını, oluşturulacak ağaç sayısını kontrol eder. Varsayılan değer ’dür. Birbiriyle zıt etkiye sahip olup bağlantılı olan learning_rate parametresini de beraber değiştirmek gerekir. Eğer num_iterations değerini arttırırsanız, learning_rate değerini azaltmalısınız. İterasyon sayısı arttıkça model kurma süresi de uzayacaktır. Modelin artık öğrenecek bir şeyi kalmadığında iterasyonu kesmek için early_stop parametresini de aktifleştirmek gerekir ki aşırı öğrenmeye gidilmeden eğitim kesilebilsin.

learning_rate: Model ağırlıkları her güncellendiğinde tahmini hataya yanıt olarak modelin ne kadar değiştirileceğini kontrol eden bir hiperparametredir. Varsayılan değer ’dir. Çok küçük bir değerin seçilmesi zorlayıcıdır. Çok küçük bir değer, takılıp kalabilecek uzun bir eğitim süreci ile sonuçlanabilirken çok büyük bir değer optimal olmayan bir ağırlık setinin çok hızlı öğrenilmesine veya kararsız bir eğitim sürecine neden olabilir.

num_leaves: Ağaç yapısını ve karmaşıklığını kontrol etmek için en önemli parametredir. Tek bir ağaçtaki karar noktalarının sayısını belirler. 2^(max_depth)’ten daha küçük bir değere sahip olmalıdır. Varsayılan olarak 31 tanımlıdır.

device_type: LightGBM’i kendi kütüphanesinden çalıştırmanın en büyük avantajı GPU kullanılabiliyor olmasıdır. Varsayılan olarak CPU gelmekle beraber GPU ve CUDA da seçilebilir.

seed: Farklı kişiler tarafından gerçekleştirilen ya da defalarca tekrarlama gerektiren durumlarda her seferinde aynı model kısmının oluşturularak karşılaştırmaların daha düzgün yapılmasına olanak tanır. Her defasında virgülden sonraki basamakların dahi aynı gelmesini sağlar. Varsayılan olarak none gelmektedir.

Kontrol Parametreleri 

max_depth: Maksimum derinlik ne kadar yüksekse, ağaç o kadar fazla seviyeye sahiptir. Bu da onu daha karmaşık ve aşırı öğrenmeye iter hale getirir. Çok düşük değer verildiğinde de öğrenememe durumu ile karşılaşılacaktır. Model öğrenimi için önemli bir parametredir. Varsayılan değeri -1’dir. 

min_data_in_leaf: Bir yapraktaki minimum örnekleri tanımlar. Optimal değeri eğitim örneklerinin sayısına ve num_leaves değerine bağlıdır. Modelinizin aşırı öğrenmeye gittiğini hissettiğinizde bu değeri artırabilirsiniz. Varsayılan değer 20’dir. 

bagging_fraction: Satırlar için kullanılır ve yineleme yapmadan verilerin bir kısmını rastgele seçerek kullanılacak veri oranını belirtir. Eğitim süresini hızlandırıp aşırı öğrenmeyi azaltabilir. Varsayılan değeri 1’dir. 

feature_fraction: Değeri ’dan küçükse her yinelemede rastgele bir özellik alt kümesi seçilecektir. Örneğin verilen değerde model ağaç oluşturmak için her yinelemede toplam özelliklerin %75’ini rastgele seçecektir. Eğitim süresini hızlandırıp aşırı öğrenmeyi azaltabilir. Varsayılan değeri 1’dir. 

bagging_freq: Bagging sıklığını ifade eder. 0 demek bagging metodunu devre dışı bırakır. bagging_fraction * N_train_examples eğitim örneklerinin bir alt kümesini örnekler. k sırasındaki ağacın eğitimi bu altkümede gerçekleştirilir. Bu örnekleme her ağaç için (yani her yineleme) veya her bagging_freq ağacı eğitildikten sonra yapılabilir. Bagging’i etkinleştirmek için bagging_fraction değeri de 1’den küçük bir değere ayarlanmalıdır. Varsayılan değer 0’dır. 

early_stopping: Doğrulama metriğince gelen değer önceki değerden daha iyi bir değere sahip olamayıp modelin gelişimi artık durduysa aşırı öğrenmeye kaçmamak için model eğitimi en optimum noktada kesilir. Varsayılan olarak false gelmektedir. 

max_cat_threshold: Kardinalitesi yüksek olan kategorik değişkenleri one-hot kodlamak ağacı dengesiz bir yapıya sokma riski taşır ve iyi bir doğruluk elde etmek için çok derinlere büyümesi gerekir. Bu noktada kardinalitesi yüksek olan değişkenlere en uygun çözüm, kategorilerini iki alt kümeye ayırarak kategorik bir özelliği bölmektir. Bunu gerçekleştirirken de veriye uygun max_cat_threshold değeri belirlemeliyiz. 0’dan büyük olmak zorunda olup varsayılan değeri 32’dir. 

IO Parametreleri  

max_bin: Değişken başına gelecek maksimum benzersiz değer sayısıdır. Küçük verilen max_bin değeri performansı arttırır. Varsayılan değer ’tir. 

use_missing: LightGBM yapısı gereği eksik veriler ile başa çıkabilir. Boş gelen değerler model oluşturulmasını engellemez. Varsayılan değer true’dur, ancak eksik veriyle başa çıkma işlemini devre dışı bırakmak için bu parametreyi kapatmak gerekir. 

zero_as_missing: Varsayılan değeri false olarak gelmektedir. Veri setindeki boş değerleri 0 olarak atayıp boş değer doldurmayı LightGBM’e bırakmak istiyorsanız bunu true yapmanız gerekir. 

Özetleyecek olursak LightGBM ile karar ağacı oluştururken dikkat edilmesi gereken nokta oluşturduğumuz ağacın leaf-wise bir büyüme stratejisi sergilediğidir. Bu bağlamda ağacımızın num_leaves, max_depth ve min_data_in_leaf parametrelerini kontrol altında tutmalıyız. Bunların oluşturulacak ağacın ana iskeletini, yaprakları ve derinliğini etkilediğini her zaman göz önünde bulundurmak gerekir. Parametre optimizasyonu yaparken eğer koşullarınız elverişli ise hızı arttırmak için GPU kullanımı ile ağacınızı oluşturabilirsiniz. Bu işlem hız kazandıracaktır. İterasyon sayısı ile öğrenme sıklığının ters ilişkiye sahip olduğunu ve birinin değiştirilmesi halinde ötekinin de revize edilmesi gerektiğini ise unutmamalı. Düşük öğrenme hızı ile ne kadar çok iterasyon yaparsanız o kadar ağaç oluşturulup eğitim süresiniz de o kadar artacaktır. Her iterasyon basamağında oluşturulan yeni ağaçların bir kazanım sağlayacağının garantisi yoktur. Buna çözüm olarak iyileştirme sonlandığı vakit model geliştirmesini durduracak parametre olan early_stop'ı çalıştırmak gerekir. Böylece aşırı öğrenmeden bir adım daha uzaklaşmış oluruz.  

LightGBM hakkında daha geniş kapsamlı bilgiye erişmek ve kariyerinizde Machine Learning bilginizle fark yaratmak isterseniz Miuul'un sunduğu Zaman Serileri eğitimine göz atabilirsiniz.

Kaynaklar

Bag demek ne big

Big Bang'in ilk döneminde gözlemlenebilir evren bölgesinde hüküm süren koşullar her yerde aynıydı. Buna karşılık maddi unsurların evrenin genişlemesi olgusuyla birbirlerinden hızla uzaklaştıkları görülmektedir. Büyük Patlama terimi, bu genişleme hareketinin şiddetine ifade etmek üzere, bir terim olarak önerilmiştir.

Taşıma işlerinde Big Bag çuvalların kullanımı ile nitelikli ve sorunsuz olarak taşıma işleri yapılabiliyor. Çuvallar granül anlamına gelen her türlü ürünün taşımasını hem kolay, hem ekonomik hem de hızlı hale getiriyor. Özel makinelerde üretimini sağladığımız Big Bag çuvallarımız farklı bir ambalaj veya paketleme sistemi kullanılmasını da gerektirmiyor. Kolay ve hızlı ürün taşımak ve bu işi makul fiyatlar skalasıyla yapmak için firmamızdan destek alabilirsiniz.

Demek big bag ne

Giderek artan sayıdaki belirtiler, zayıf ve güçlü elektromanyetik kuvvetlerin tek bir etkileşimin (kuvvetin) farklı görünümlerinden ibaret oldukları fikrini vermektedir. Bu durum, artık genellikle, İngilizce’de kısaltma adıyla GUT olarak bilinen, “Büyük Birleşik Teori” (İng. Grand unification theory ya da Grand Unified theory) kapsamında bulunmaktadır. Bu etkileşim ya da kuvvetin GeV’un (derece) üzerindeki ısılarda tezahür ettiği sanılmaktadır. Şu hâlde muhtemelen evren GUT teorisinin uygulanma alanı bulduğu bir evre geçirmiş olmalıdır. Doğası hâlen bilinmemekle birlikte, bu evre, baryogenezin ve muhtemelen karanlık maddenin kökeninde yer almış olmalıydı.

Ne big bag demek

Bir "kara cisim" ışımasının varlığı Big Bang modeli çerçevesinde kolayca açıklanabilmektedir: Geçmişte evren sıcaktı ve yoğun bir ışımaya maruz kalıyordu. Geçmişin çok yüksek yoğunluktaki bu evreninde madde ve ışıma arasında çok çeşitli etkileşimler olmaktaydı. Bunun sonucunda ışıma termalize olmuştur, yani elektromanyetik tayfı bir "kara cisim"in elektromanyetik tayfıdır. Buna karşılık "durağan hâl teorisi"nde böyle bir ışımanın varlığı hemen hemen doğrulanamaz durumdadır (Az sayıdaki bazı savunucuları aksini belirtmekteyse de…)

WebBag (Noun) ne demektir? Bag ne anlama gelir? Bag İngilizce örnek cümle.

Big Bang modeli kozmolojide yerleşmiş olmakla birlikte, gelecek konusunu yanıtlamada daha yeterli olması gerektiği anlaşılmaktadır. Evrenin en erken dönemi hakkında da pek az şey bilinmektedir. Penrose-Hawking tekilliği teoremleri kozmik zamanın başlangıcında bir tekilliğin varlığını zorunlu kılmaktadır. Fakat bu teoremler, genel göreliliğin hep geçerli olduğunu varsayarlar; oysa evrenin Planck ısısına ulaşmasından önceki dönemde genel göreliliğin geçerli olmaması gerekir ve "tekillik"ten ancak bir kuantum kütleçekimi davranışı kaçınabilir.[61] Prensip olarak, evrenin “gözlemlenebilir evren”in ötesinde de parçaları olabilir. Bu, "kozmik şişme" olduysa gayet mümkündür; çünkü üslü (matematiksel üslerle ifade edilebilecek) bir genişleme, uzayın büyük bölgelerini “gözlem ufku”muzun ötesine itmiş olabilir.

Demek big bag ne

Bigbagler tek veya çok noktalı askı ile donatılabilirler ve neme karşı korunabilir özelliklerdedirler. Çeşitli kalitelerin elde edilmesi için de farklı üretim çeşitleri vardır. Ayrıca her bigbagde üretim bilgilerinin bulunduğu etiketlerin olması zorunludur. Üretici adı, güvenli taşıma yükü, güven faktörü, hangi standarda göre test edildiği, test sertifikası numarası, tarihi, sertifikayı veren kuruluş ve üretim tarihi bigbag etiketlerinde asgari olarak bulunması gereken bilgilerdir.

Hava yastıkları (Air Bag); arabalarda bulunan bir cankurtaran simididir. Bu sayede çarpma anında kafanın çarpması ve bir takım zararlar daha aza indirgenecektir.

Demek bag big ne

Big Bang modeli temelde iki kabule dayanır: Albert Einstein'in genel görelilik kuramı ve kozmolojik prensip.[7] Genel görelilik kuramı tüm cisimlerin çekimsel etkileşimini hatasız olarak açıklar. Albert Einstein tarafından ’te genel göreliliğin keşfi, evrenin aşamalı evrimi genel görelilikle tanımlandığından, evreni bir fiziksel sistem gibi bütünlüğü içinde tanımlamayı mümkün kılan modern kozmolojinin başlangıcı sayılır.

Ne demek big bag

Sunulan ilk modellerden birinde Georges Lemaître maddenin yoğunluğunun nükleer madde yoğunluğunda (g/cm³) olduğu bir ilk hâli varsayıyordu. Lemaître, haklı olarak, böyle yoğunluklardaki maddenin davranışını kesin olarak bilme iddiasında bulunmanın güç olduğunu düşünüyor ve genişlemeyi başlatan şeyin bu kararsız (değişken) dev atomik çekirdeğin parçalanması olduğunu varsayıyordu. Lemaître daha önce, ’de, evren tarihinin ilk anlarını tanımlamada daima kuantum mekaniğine başvurmak gerektiğine [44] ve uzay (mekân) ile zaman kavramlarının alışılmış niteliklerini muhtemelen kaybetmiş hâlde olacağına dikkat çekiyordu.[45]

Şu hâlde Big Bang modeline göre, günümüzde gözlemlediğimiz galaksiler sonradan oluşmuşlardı ve geçmişteki bu ilk galaksiler yakın çevremizde gözlemlediğimiz komşu galaksilere pek benzemiyorlardı. Işık hızı müthiş bir hız olmakla birlikte, belirli bir hız olduğundan, geçmişte evrenin neye benzediğini anlamak için uzaktaki gök cisimlerine bakmamız yeterlidir. (Örneğin gezegenimize bir milyar ışık yılı uzaklıktaki bir gök cismini gözlemlememiz, o cisimden Dünya’ya gelen ışığın kaynağından bir milyar yıl önce yola çıktığı gözönünde bulundurulursa, aynı zamanda, o cismin bir milyar yıl önceki durumunu görmemiz demektir.)

Ne demek bag big

Big Bag'ler genellikle işlenmiş veya ham ürünlerin nihai paketleme tesisine gönderilmesi sırasında kullanılmaktadır. Tesisler arasındaki ürünlerin taşınmasında Big Bag tercihi genellikle ürünün her hangi bir konteminasyona maruz kalmaması, temiz ve güvenilir bir şekilde taşınması için tercih edilmektedir.

Bigbaglerin taşıma kapasitesinin yüksek olması nedeniyle paketleme maliyeti düşüktür ve hızlı doldurma ve boşaltma işlemi yapılacağından zaman tasarrufu elde edilir. Transport sistemi nedeniyle bigbagler kolaylıkla çalışabilir, yükleme ve boşaltma süresi oldukça azalır. Minimum PP ve PE malzeme ile yüksek dayanım elde edilir. Minimum malzeme ihtiyacı ile boşalmış durumda olan bigbaglerin transportunda da yer tasarrufu elde edilir. Özellikle belirli bir kullanım alanına yönelik olarak üretilen bigbagler, düşük malzeme ihtiyacının yanı sıra düşük üretim maliyeti nedeniyle karlıdır. Ancak bu tip bigbagler belirli bir kullanımı mümkün kılar.

Best rated online casinos canada

Genel kanının aksine Big Bang, herhangi bir yerde olmuş bir patlama değildir. Big Bang ya da Büyük Patlama, kimilerinin adını ilk duyduğunda düşündükleri gibi, günümüzdeki galaksileri oluşturan maddeyi dışarı fırlatıp atan, herhangi bir noktada meydana gelmiş bir patlama değildir.

• İnşaat Endüstrisi • Tarım Ürünleri • Gıda Endüstrisi • Taşımacılık • Çimento Endüstrisi • Kimya Endüstrisi • Bahçecilik • Ambalaj • Maden Endüstrisi • Çöp Atıkları Taşıması

Big Bang modeli, homojen olan evrenin geçmişte bugünküne nazaran daha da homojen bir yapıda olduğunu varsayar. Kanıtı, yayılan kozmik arka planın gözlemi yoluyla sağlanmıştır. Kozmik arka plan ışıması olağanüstü bir izotropi [8] gösterir.

Bu siteye giriş yaparak çerez kullanımını kabul etmiş sayılırsınız.

Demek bag ne big

Big Bang’in ilk döneminden yıl sonra evren bir "elektronlar ve atom çekirdekleri plazması"ndan oluşmaktaydı (Bu sürenin yıl olarak kabulü WMAP uydusunun yılı verileriyle tezat oluşturur. Zira, yukarıdaki paragrafta da belirtildiği gibi, NASA'nın açıkladığı sonuçlara göre evrenin Big Bang'den yıl sonrasında %12'sinin atomlara dönüştüğü belirlenmiştir.).[17] Isı yeterince yüksek olduğunda atom çekirdekleri mevcut olamazlar; bu durumda proton, nötron ve elektron karışımından söz edilebilir. İlksel evrende hüküm süren koşullarda ısı ancak 0,1 MeV’un (Elektron Volt, yaklaşık bir milyar derece) altına indiğinde nükleonlar, atom çekirdekleri hâlinde kombine olabilirler. Bununla birlikte bu koşullarda lityumdan daha ağır atom çekirdeklerinin oluşması mümkün değildir. Dolayısıyla Big Bang başlangıcından yaklaşık bir saniye sonra başlayan ve yaklaşık üç dakika süren bu evrede oluşan atom çekirdekleri yalnızca hidrojen, helyum ve lityum çekirdekleridir. Dolayısıyla bu evre ya da dönem ilk nükleosentez olarak adlandırılır. Günümüzde, modern kozmoloji araştırmacıları, sonuçların gözlemi ve anlaşılması bakımından, ilk nükleosentez konusuna artık tamamlanmış bir konu gözüyle bakmaktadır.

Evrenin genişlediğinin keşfi, evrenin statik olmadığını ortaya koymakla birlikte, "maddenin sakınımı yasası"nı göz önünde bulunduran ve bulundurmayan birçok farklı görüşün ortaya atılmasına imkân vermişti. Bu görüşlerden başlangıçta maddenin yaratılışının söz konusu olduğunu varsayan görüş, ilk zamanlar en popüler olanıydı. Bu başarıdaki sebeplerden biri, “durağan hâl (sabit durum) teorisi” denilen bu modelde evrenin sonsuz kabul edilmesiydi. Fred Hoyle tarafından ortaya atılan "durağan hâl teorisi"ne göre evrenin yaşı ile bir gök cisminin yaşı arasında bir çelişki olamazdı.[9]

Keşifleri Britanya’nın bilimsel dergilerinden Nature’da yayımlandı.[15]

Ne demek bag big

İndirim -" + result['discount'].formatMoney(2, ',', '.') + " TL" + result['name'] + "

Kozmik şişmede, maddenin her türüne ilişkin kuantum çalkantıları ya da dalgalanmaları vardır (Heisenberg’in belirsizlik ilkesinin sonucu olarak). Şişmenin beklenmedik sonuçlarından biri, başlangıçta kuantum tabiatlı bu çalkantıların “hızlanmış genişleme evresi ” sırasında olağan klasik yoğunluklar hâline gelmek üzere evrim geçirmeleridir. Bu çalkantıların “kozmolojik karışıklıklar teorisi” kapsamında gerçekleştirilen tayf hesaplamaları, söz konusu çalkantıların "Harrison-Zeldovitch tayfı" [38] baskılarını izlediklerini ortaya koymuştur.

Big Bang’in önerdiği ya da en azından sade modelinde önerdiği çözüm, filozofların bir kısmına göre yaratılışçı fikrine uygun görüldü. Bu filozoflara göre temel fikir, Yaratılışçılık'ın önerdiği "Başlangıçlı Evren" ile uyuştuğu üzerine geliştirildi. Bilim camiası teoriye kuşku ile bakarken, kısa zamanda genelini halkın oluşturduğu kitleler bunu Yaratılışçılık'ın doğrulaması olarak kabul etti. Evrenin başlangıcına dair teoloji ve felsefede yapılmış önceki yorumlara ilave olarak, bu bilimsel gelişme, felsefe ve teoloji alanlarında da farklı yorumcular tarafından, önceki akımların doğrulanmasına veya sorgulanmasına yol açtı. Bu nokta Papa XII. Pius tarafından özellikle ifade edildi.[kaynak belirtilmeli] Bazılarına göre, Big Bang’in önerdiği kronoloji, Yaratılış’ın sonsuz olduğuna inanan Newton, Einstein gibi çekim teorilerinin kurucularının kanaatlerinin aksi gibi görünüme sahipti. Lemaître, Papa’nın ifade ettiğinden farklı bir bakış açısına sahipti. Buna karşılık, bilimsel anlamda kabul edilebilir kanıtlara dayanılmasa da, Lemaître’e Big Bang modelini hazırlamasında dinî kanaatlerinin yardımcı olduğunu ileri sürenler olmuştur.[49]

Web"A BIG BAG" ifadesini ingilizce dilinden çevirmeniz ve bir cümlede doğru kullanmanız mı gerekiyor? Burada "A BIG BAG" - ingilizce-turkce çevirileri ve ingilizce çevirileri için arama motoru içeren birçok çevrilmiş örnek cümle var.

said to emphasize that you believe that family connections are always more important than other types of relationship

Ne bag demek big

Evrenin evriminin incelenmesi ele alındığında karşılaşılan bir başka mesele muhtemel “eğrilik yarıçapı” (bir kürenin ya da elipzoid bir cismin merkezinden yüzeye olan mesafe; söz konusu cisim bir eğri yüzeyden ibaretse eğri yüzey küresel cisme tamamlanarak da yarıçap elde edilebilir) meselesidir. Genel görelilik şunu ortaya koymaktadır ki, eğer evrende maddenin dağılımı homojense, bu takdirde evrenin geometrisi yalnızca tek bir parametreye, “uzaysal eğrilik” [29] denilen parametreye bağlıdır. Sezgisel olarak, bu niceliğin, söz konusu koşullarda artık geçerli olmayacak "öklid geometrisi"nin ötesindeki bir uzaklık skalasıyla ilgili olduğu söylenebilir. Örneğin köşeleri birkaç milyar ışık yılı uzaklığa yayılmış dev bir üçgenin iç açılarının toplamı dereceye eşit olmayabilir. Doğrulanmamış olmakla birlikte, gözlemlenebilir evrenin mesafelerinden daha büyük mesafelerin söz konusu olduğu durumlarda bu tür olgularla karşılaşılması gayet normaldir.[30]

Ne big bag demek

Big Bang teorisi kozmolojiye yeni meseleler getirmişti. Örneğin evrenin homojen ve izotrop [8] olduğunu önermiş, fakat niçin böyle olması gerektiğini açıklamamıştı. Oysa teorinin sade versiyonunda, evrende homojenliğe yol açan Big Bang'in gerçekleşmesinde bir mekanizmadan ya da işleyişten söz edilmiyordu, böyle bir şey yoktu. Böylece şişme (ilk ani, hızlı genişleme) nedeni ya da gerekçesinin evrenin homojen ve izotrop olmasına yol açan bir süreç başlattığı varsayılıyordu.

Ufuk meselesi ile düzlemsellik meselesi köken olarak aynı mesele kapsamında ele alınabilir. Zaman ilerledikçe genişleme sürmekte ve gitgide daha çok madde içeren daha büyük bölgelere geçilmektedir. Zaman ilerledikçe sayıları görünür şekilde artan galaksilerin aynı özelliklere sahip olmaları şaşırtıcı bir husustur.

Ne demek big bag

(i). bir cins tatlı küçük ekmek. baggage (i)., ABD bagaj, yolcu eşyası; ordu ağırlığı; hafifmeşrep kadın; işvebaz kız, canlı genç kadın. baggage master (i). bagaj memuru. bagging (i). kenevir veya jütten dokunmuş olan çuval bezi. baggy (s). torba gibi, gevşek, sarkık. bagnio

(i). önemsiz şey; bilardoya benzer bir oyun; çoğunlukla piyano için bestelenmiş kısa ve hafif parça.

Bag demek ne big

Şişme evresi evrenin belli bir zaman içinde son derece hızlı bir şekilde genişlemesidir. Genişleme dolayısıyla yoğunluğu azalan bu evren, çok homojen bir enerji türüyle dolu hâldeydi. Bu enerji o zaman çok hızlı olarak etkileşimde bulunmaya ve ısınmaya koyulacak partiküllere dönüştü. Şişmeyi sona erdiren bu iki evreye parçacıkların patlayıcı yaratılışı bakımından “ısınma-öncesi evre” ve parçacıkların termalizasyonu bakımından “ısınma evresi” adı verilir. Şişmenin genel işleyişi iyice anlaşılmış olmakla birlikte, ısınma-öncesi ve ısınma evrelerindeki işleyiş tam anlaşılamamış olup, hâlen çeşitli araştırmalara konu olmaktadır.

Demek big bag ne

Bigbaglerde farklı askı sistemleri kullanılır. Tek kullanım alanına hitap edilecek tek noktalı askı, çok çeşitli alanlarda kullanılabilecek bigbagler ise dört noktalı askı sistemleri çoğunlukla kullanılmaktadır.

Big demek ne bag

WebGoogle'ın ücretsiz olarak sunulan hizmeti, İngilizce ile 'den fazla dil arasında kelime, ifade ve web sayfalarını anında çevirebilir.

Bu ışımaya günümüzde « fosil ışıma » diyenler de bulunmakla birlikte, genellikle, “ kozmik mikrodalga arka plan (ya da kozmolojik mikrodalga artalan) ışıması” denir. Bu ışıma, Gamow’un öngörülerine uygun olarak, düşük ısıdaki bir "karanlık cisim" ışımasına (2,7 °K) denktir. Biraz rastlantı sonucu olan bu keşfi Arno Allan Penzias ve Robert Woodrow Wilson’a borçluyuz: ’larda New Jersey'deki Bell Laboratuvarı’ndan Arno Penzias ve Robert Woodrow Wilson, Samanyolu’nun dış kısımlarından gelen belirsiz radyo dalgalarını ölçmeye çalışıyorlardı. Fakat bunun yerine gökyüzünün her tarafından gelen bir radyasyon saptadılar. Bu ışıma ya da ışınımın bütün yönlerdeki parlaklığı aynı idi ve yaklaşık 3 °K sıcaklığında bir ortamdan geldiği anlaşılıyordu.[10] ’de bu buluşları için Nobel Fizik Ödülü sahibi olan Penzias ve Wilson ilginçtir ki, ileride, Fred Hoyle gibi, Big Bang teorisine muhâlif olan bilim insanları safına katılacaklardı.

Bag big demek ne

(i). suyu çıkarılmış şeker kamışı (kağıt seafoodplus.infode kullanılır); üzüm veya pancar posası.

Gözlemsel kozmoloji alanındaki gözlemsel gelişmeler Big Bang’e kesin bir destek sağlamaktadır, en azından bu alanda çalışan araştırmacılar arasında bu görüş ortaktır.[53]. Big Bang’in karşısındaki temel teori olan "durağan hâl teorisi" de kozmik arka plan ışımasına ilişkin gözlemleri, hafif elementlerin salınmasını ve galaksilerin evrimini açıklamakta yetersiz kalışı nedeniyle günümüzde tümüyle marjinal bir duruma gelmiş bulunmaktadır.

• Amatic (Book of Aztec, Lovely Lady, Book of Fortune);
• Yggdrasil (MultiFly!, HippoPop, Cazino Cosmos);
• NetEnt (Space Wars, Dead or Alive 2 Feature Buy, Divine Fortune);
• Play’n Go (Book of Dead, Legacy of Dead, Rich Wilde and the Tome of Madness);
• Thunderkick (Midas Golden Touch, Big Fin Bay, Beat the Beast: Griffin’s Gold);
• Microgaming (The Finer Reels of Life, Immortal Romance, Book of Oz);
• Red Tiger (Gonzo’s Quest Megaways, What the Fox MegaWays, Wild Hot Chilli Reels);
• Spinomenal (Majestic King, Book of Guardians, 4 Horsemen);
• Boongo (Sun of Egypt 2, Book of Sun: Multichance, Hit the Gold!).

Bagging ve Pasting

Başka bir ensemble learning metodu ise, aynı algoritmayı verinin farklı altkümeleri üzerinde çalıştırmaktır. Altkümeleri oluştururken, örnekleme (sampling &#; kısaca verisetinden noktalar seçimi) işlemi yerine koyma (aynı nokta birden fazla kere seçilebilir) ile yapılırsa, bu yöntem bagging (bootstrap aggreating) olarak, yerine koyma ile yapılmıyor ise de, bu yöntem pasting olarak adlandırılır.

Tüm tahmin ediciler eğitildikten sonra, tahminleri birleştirmek için, sınıflandırma probleminde hard voting classifier ( ya da soft voting classifier), regresyon probleminde ise tahminlerin ortalaması kullanılabilir.

Şimdi Scikit-Learn ile bir örnek yapalım.

Yine daha önceki örneklerde kullandığımız make_moons fonksiyonu ile veri yaratacağız (Modellerin birleştirilmesi (Ensemble Learning) – 1). Daha sonra;

ile modellerimizi içeri aktarıyoruz.

komutları ile de Bagging Classifier&#;ımızı oluşturup eğitiyoruz. Aşağıdaki grafikte tek bir karar ağacının karar sınırı ile, karar ağacının bagging ile birleştirilmesi sonucu elde edilen karar sınırını görüyoruz:

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere.

Kaynaklar

1. Geron, A. (). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems. Sebastopol: OReilly UK Ltd.