Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Veriden Öğrenme
	İngilizce	Learning From Data
Dersin Kodu	BLG 454E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	-	3	3	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Yusuf Yaslan
Dersin Amaçları		Öğrencilerin başlıca veri analizi ve makine öğrenmesi yöntemlerini teorileri ve algoritmalarını tanımasını sağlamak - Var olan araçları kullanarak sınıflandırma, kümeleme ve regresyon gibi problemleri uygulamalı olarak çözmeyi öğrenmek - Bu araçları kullanırken, aşırı uyma (overfitting), ilgileşim ve nedenselliği (correlationcausation) karıştırmak gibi analizde yapılabilecek yanlışlardan kaçınmayı öğrenmek - Makine öğr
Dersin Tanımı		Makine Öğrenmesine giriş, güncel uygulamalar Matematiksel temeller, marjinal ve koşullu olasılık, Bayes teoremi, Bayes Karar Kuralı, Yoğunluk kestirimi, Maximum Olabilirlik Kestirimi, Bayes öğrenmesi, Naïve Bayes Doğrusal Regresyon Yanlılık-varyans ikilemi, düzenlileştirme, Ridge ve Lasso Doğrusal sınıflandırıcılar Yapay sinir ağları Sınıflandırıcıların değerlendirilmesi ve karşılaştırılması Öznitelik seçme, çıkarma, azaltma Geniş marjin sınıflandırıcıları, Destek Vektör Makinaları, Kernel yöntemleri Karar ağaçları, rastgele orman Gözetimsiz Öğrenme, Kümeleme Derin öğrenme ve büyük veri
Dersin Çıktıları
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar

Dersler

Yardım

Hakkında