Hoş Geldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Bilişim Enstitüsü / HBM 538E - Veri Analizi ve Makine Öğrenmesinde Matematiksel Yöntemler
 

HBM 538E - Veri Analizi ve Makine Öğrenmesinde Matematiksel Yöntemler

Dersin Amaçları

1. Veri analizi ve makine öğrenmesi yöntemlerinin matematiksel arka planlarının öğretilmesi.
2. Veri analizi ve makine öğrenmesi algoritmalarının hesaplamalı analizlerinin gerçekleştirilmesi.
3. Verilen problem için öğrenilen hesaplamalı yöntemlerin uygun biçimde seçilmesi ve bilgisayar ortamında etkin biçimde uygulanması.
4. Hesaplamalı yöntemler aracılığıyla elde edilmiş sonuçların irdelenmesi ve karşılaştırılması.

Dersin Tanımı

Matris uzayları, matrislerin çarpanlara ayrılışı, özdeğer ve özvektörler, tekil değer ayrıştırımı, Eckart-Young Teoremi, vektör ve matris normları, temel bileşen analizi, en küçük kareler yöntemi, lineer denklem sistemleri, üstel matrisler, matrislerin türevleri, eyer noktaları, minmax problemi, fonksiyon minimizasyonu, gradyan iniş yöntemi, stokastik gradyan inişi, yapay sinir ağları, geri yayılım algoritması, kısmi türevler, evrişimsel sinir ağları, öğrenme fonksiyonu, çizgelerde öbek tayini

Koordinatörleri
Süha Tuna
Süha Tuna
Dersin Dili
İngilizce
 
 
Dersler . Yardım . Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2022