| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Örüntü Tanıma | FBE655 | Seçmeli | Doktora | 1 | Bahar | 8 |
Öğretim Elemanı Adı
Doç. Dr. Aysun TAŞYAPI ÇELEBİ
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Denetimli ve denetimsiz öğrenme temellerini açıklar.
2) Parametrik sınıflandırma yöntemlerini tanımlar.
3) Parametrik sınıflandırma yöntemlerini uygular.
4) Parametrik olmayan sınıflandırıcıları açıklar.
5) Parametrik olmayan sınıflandırıcıları kullanır.
6) Çok değişkenli durumda sınıflandırma yapar.
7) Boyut azaltımının gerekliliğini açıklar
8) Kümeleme temellerini ve bilinen yöntemleri tanımlar
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||
| 1 | Düşük | Düşük | Orta | |||||
| 2 | Düşük | Düşük | Orta | |||||
| 3 | Orta | Yüksek | Orta | |||||
| 4 | Düşük | Orta | ||||||
| 5 | Düşük | |||||||
| 6 | Düşük | Orta | ||||||
| 7 | Düşük | Düşük | Orta | |||||
| 8 | Düşük | Düşük | Orta | |||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
Giriş, Denetimli öğrenme, Bayes karar teorisi, Parametrik yöntemler, Çokdeğişkenli yöntemler, Boyut azaltımı, Kümeleme, Parametrik olmayan yöntemler, Karar ağaçları, Saklı Markov Modelleri.
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı |
30% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
70% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte