Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Yapay Öğrenme
	İngilizce	Machine Learning
Dersin Kodu	BLG 527E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	1	3	3	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Yusuf Yaslan
Dersin Amaçları		Bu ders öğrencilere makine öğrenmesinin temelleri, algoritmaları ve teknikleri hakkında bilgi verecek ve bu teknikleri kendi yazacakları programlarla ve araştırma ile pratik ve teorik olarak kullanmalarını sağlayacaktır.
Dersin Tanımı		[Please check the English version as it is up to date] Yapay öğrenmeye giriş; eğitmenli öğrenme; parametrik yöntemler; çok öznitelikli öğrenme; boyut azaltma; kümeleme; parametrik olmayan yöntemler; karar ağaçları; lineer sınıflandırma; karar destek makinaları; yapay sinir ağları; hidden Markov modelleri; farklı öğrenme yöntemlerinin değerlendirme, karşılaştırması; sınıflandırıcı birleştirilmesi
Dersin Çıktıları		I. Bir problemin çözümü için yapay öğrenme yöntemi önerebilme II. Değişik yapay öğrenme yöntemlerinin performanslarını analiz edebilme III. Değişik yapay öğrenme yöntemlerinin sonuçlarını birleştirebilme IV. Değişik yapay öğrenme yöntemlerininin teorik ve algoritmik olarak nasıl çalıştıklarını anlayabilme
Önkoşullar		Olasılık ve İstatistik, lineer cebir, java, python, C veya matlab gibi bir programlama dili kullanabilme.
Gereken Olanaklar
Diğer		Ders kitabı, ödevleri yapmak ve dersi takip etmek için bilgisayar.
Ders Kitabı		ETHEM ALPAYDIN, “INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING”, 3rd EDITION, THE MIT PRESS, 2014. https://www.cmpe.boun.edu.tr/~ethem/i2ml3e/ Rogers, Simon, and Mark Girolami. A first course in machine learning. Chapman and Hall/CRC, 2016.
Diğer Referanslar		CHRIS BISHOP, PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING, SPRINGER 2006. PATTERN CLASSIFICATION, 2ND EDITION, RICHARD O. DUDA, PETER E. HART, AND DAVID G. STORK, 2000, WILEY

Dersler

Yardım

Hakkında