>
Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
---|---|---|---|---|---|---|
Makine Öğrenmesi Temelleri | YZM324 | Seçmeli | Lisans | 3 | Bahar | 5 |
Dr. Öğr. Üyesi Kaplan KAPLAN
Dr. Öğr. Üyesi İrfan KÖSESOY
1) Makine öğrenmesi algoritmalarının başlıcalarını bilir ve hesaplama mantığını kavrar.
2) Öğrenme performansını ölçmekte kullanılan terimleri bilir.
3) Sınıflandırma, kümeleme, birliktelik analizini anlar.
4) Öğrenme türlerini kavrar.
5) Makine öğrenmesi kavramını bilir.
6) Veri ve bilgi kavramlarını açıklar ve farklarını bilir.
Program Yeterlilikleri | |||||||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||
Öğrenme Kazanımları | |||||||||||||
1 | Yüksek | Yüksek | Düşük | Orta | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | |
2 | Yüksek | Orta | Düşük | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | Düşük | |
3 | Yüksek | Yüksek | Düşük | Orta | Düşük | Düşük | Düşük | Düşük | Orta | Düşük | Orta | Düşük | |
4 | Yüksek | Yüksek | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | Düşük | |
5 | Orta | Orta | Düşük | Orta | Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | Düşük | |
6 | Orta | Orta | Düşük | Orta | Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | Düşük |
Yüz Yüze
Yok
İstenmemekte
Makine öğrenimine giriş, Denetimli (danışmanlı, öğretmenli) öğrenme, sınıflandırma algoritmaları, Destek vektör makineleri, karar agaçları, Düzenleme ve model seçme, Çevrimiçi öğrenme ve perceptron algoritması, Danışmansız öğrenme, k-ortalama kümelemesi, Gauss karışım modeli, Maksimum beklenti algoritması, Temel bileşen analizi, Bağımsız bileşenler analizi, Takviye öğrenme.
1) Anlatım
2) Anlatım
3) Anlatım
4) Soru-Cevap
5) Soru-Cevap
6) Soru-Cevap
Proje Notunun Başarıya Oranı |
30% |
---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
70% |
Toplam |
100% |
Türkçe
İstenmemekte