Makine Ögrenmesinde Aciklanabilirlik KavramiDerin Pekistirmeli Ögrenme ve Sembolik Regresyon Ile Hibrit Yaklasim

Bu calismada genellestirilebilir ve yorumlanabilir denklemlerin elde edilmesi amaciyla pekistirmeli ögrenme, derin ögrenme ve sembolik regresyon baglaminda hibrit bir yaklasim ve algoritma önerilmistir. Algoritma, finansal alanda karar verme kavrami altinda yer alan algoritmik ticaret baglaminda ve bitcoin özelinde incelenmistir. Calisma, yapay ögrenme ile egitilen bir modelin genellestirilebilir ve yorumlanabilir bir formunun elde edilip edilemeyecegi kavrami etrafindaki hipotez ve arastirma sorularini incelemektedir. Calismanin metodolojisinde kullanilan yöntemlerden pekistirmeli ögrenme kapsamli ve sistematik bir mantiksal sürec ile ele alinmis olup, pekistirmeli ögrenmenin kronolojik gelisiminde ortaya cikan yöntemlerin ve algoritmalarin hangi eksikligi gidermek icin ortaya ciktigi ve hangi soruya cevap verdigi basliklar altinda irdelenmistir.