>
Dersin Adı Dersin Kodu Dersin Türü Dersin Düzeyi Dersin Yılı Dersin Verildiği Dönem AKTS Kredisi
Makine Öğrenmesi Temelleri YZM324 Seçmeli Lisans 3 Bahar 5

Öğretim Elemanı Adı

Dr. Öğr. Üyesi Kaplan KAPLAN
Dr. Öğr. Üyesi İrfan KÖSESOY

Dersin Öğrenme Kazanımları

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 Yeterliliği İlişkisi

  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

Eğitim Şekli

Yüz Yüze

Ön Koşullar, Diğer Koşullar

Yok

Önerilen Destekleyici Dersler

İstenmemekte

Dersin İçeriği

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.

Önerilen/İstenen Ders Kaynakları

Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi

1) Anlatım
2) Anlatım
3) Anlatım
4) Soru-Cevap
5) Soru-Cevap
6) Soru-Cevap


Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri

Proje Notunun Başarıya Oranı

30%

Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı

70%

Toplam

100%

Dersin Eğitim Dili

Türkçe

Mesleki Uygulama

İstenmemekte