| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Metin Madenciliği | YZM424 | Seçmeli | Lisans | 4 | Bahar | 5 |
Öğretim Elemanı Adı
Doç. Dr. Mehmet Zeki KONYAR
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Metin madenciliği kavramını ve istatistiksel doğal dil işleme (SNLP) ile yakın ilişkilerini anlama, birbiriyle ilişkilendirir
2) İstatistiksel çıkarım modellerini öğrenir.
3) Çıkarım modellerinin iyileştirilmesi için metin ön-işleme yöntemlerini öğrenir
4) Bu alanda kullanılan temel algoritmaları öğrenme ve uygular.
5) İstatistiksel dil modellerini öğrenir
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | |||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||
| Öğrenme Kazanımları | |||||||||||||
| 1 | Düşük | Yüksek | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Düşük | Düşük | ||||
| 2 | Düşük | Yüksek | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Düşük | Düşük | ||||
| 3 | Yüksek | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Düşük | Düşük | |||||
| 4 | Yüksek | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Düşük | Düşük | |||||
| 5 | Yüksek | Düşük | Düşük | Yüksek | Yüksek | Yüksek | Düşük | Düşük | |||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Metin Madenciliğine Giriş: Karmakarışık Metin Verileri Madenciliği İstatistiksel Doğal Dil İşlemeye Giriş (NLP) Matematiksel Temeller Dilsel Temeller ve Korpus Tabanlı Çalışma Eşdizimli Frekans ile Kollokasyon Seçimi, Hipotez Testleri, Karşılıklı Bilgi İstatistiksel Çıkarım: Seyrek Verilere Göre n-gram Modeller Verilerin veri madenciliği algoritmaları için hazırlanması. Kümeleme Sınıflandırma Web sayfası sınıflandırması
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte