BLG 601E - Örüntü Tanıma

Dersin Amaçları

Bu ders öğrencilere makine öğrenmesini/örüntü tanımada kullanılan yöntemleri matematiksel olarak daha derin bir şekilde öğretecektir. Öğrenciler kendi yazacakları programlarla ve araştırma ile pratik ve teorik tecrübe kazanacaklardır.

Dersin Tanımı

Giriş, matematiksel altyapı tekrarı; Örüntü tanımanın temelleri; Olasılık dağılımları; Regresyon için lineer modeller; Sınıflandırma için lineer modeller; Yapay Sinir Ağları; Çekirdek Yöntemleri; Spars Çekirdek Yöntemleri; Çizgesel Modeller; Karışım modelleri ve EM; Sürekli Bağımlı Değişkenler; Modellerin Birleştirilmesi; Sıralı veri; Yaklaşık olarak çıkarsama; Örnekleme yöntemleri