Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Makine Öğrenmesi | YBS 502 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | Temel İstatistik Veri Tabanı Yönetim Sistemleri |
Dersin Dili | Türkçe |
Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi ALPASLAN KİBAR |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi ALPASLAN KİBAR, |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Makine Öğrenmesi hakkında temel seviyede bilgi sahibi olmak |
Dersin İçeriği | Makine Öğrenmesinde kullanılan temel teknikler |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Giriş, Linear Sınıflama | |
2 | Yakınsama, Genelleme, Maksimum Marj Sınıflandırması | |
3 | Sınıflandırma Hataları, Lojistik regresyon | |
4 | Doğrusal Regresyon, Aktif Öğrenme | |
5 | Doğrusal Olmayan Tahminler | |
6 | Destek Vektör Makinesi, Çekirdek Optimizasyonu | |
7 | Model Seçimi / Model Seçim Kriterleri | |
8 | Özellik Seçimi, Birleştirme, Arttırma, Genelleme | |
9 | Beklenti Maksimizasyonu, EM algoritması | |
10 | Kümeleme | |
11 | Spektral Kümeleme, Markov Modelleri | |
12 | Bayes Ağları | |
13 | Olasılıksal Çıkarım | |
14 | Makine Öğreniminde Güncel Sorunlar, Değerlendirme |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | Dönem başladığında 14 haftalık ders notu sisteme girilecektir. |
Ders Kaynakları | R ile Betimsel İstatistik (Necmi GÜRSAKAL) R ile Veri ANALİZİ (Suat ATAN/Hakan EMEKCİ) MAKİNE ÖĞRENMESİ (Necmi GÜRSAKAL) MIT Machine Learning OpenCourseWare (https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-867-machine-learning-fall-2006/lecture-notes/) |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Yeni nesil bilişim temelli iş analitiği tekniklerini kullanabilir ve bu yöntemleri işletme problemlerine uygular | X | |||||
2 | Geliştirilen çözümleri İş Zekası araçları gibi bilişim teknolojileri ile sunar | X | |||||
3 | Operasyonel işlerin yürütülebilmesi için gerekli rutin kararları bilişim teknolojileri yardımıyla verir | X | |||||
4 | Orta ve uzun vadeli stratejik kararları bilişim sistemleri yardımıyla oluşturur | X | |||||
5 | İşletme süreçlerini bilişim sistemleri yardımıyla elektronik biçime dönüştürebilir | ||||||
6 | Elektronik dönüşümü gerçekleşmiş süreçlerin sürdürülebilirliğine katkı sağlar | ||||||
7 | Alan ile ilgili temel seviyede literatür taraması yapar | X | |||||
8 | Araştırma metodolojisi hakkında bilgi sahibi olur ve bu bilgiyi bilişim konularına uygular | X | |||||
9 | Takım çalışmalarında ekip içi iletişimi sağlayarak çalışma grubuna liderlik yapar | ||||||
10 | Bilişim projeleri yönetiminde grup iletişimi teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır |
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ödev | 12 |
2. Ödev | 12 |
3. Ödev | 12 |
1. Ara Sınav | 64 |
Toplam | 100 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
1. Final | 50 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|