Hoş Geldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Fen Bilimleri Enstitüsü / BLG 601E / Dersin Bilgileri
 

Dersin Bilgileri

Dersin Adı
Türkçe Örüntü Tanıma
İngilizce Pattern Recognition
Dersin Kodu
BLG 601E Kredi Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem 2
3 3 - -
Dersin Dili İngilizce
Dersin Koordinatörü Zehra Çataltepe
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
Dersin Çıktıları I. Bir problemin çözümü için örüntü tanıma yöntemi önerebilme
II. Değişik örüntü tanıma yöntemlerinin performanslarını analiz edebilme
III. Değişik örüntü tanıma yöntemlerinin sonuçlarını birleştirebilme
IV. Değişik örüntü tanıma yöntemlerininin teorik ve algoritmik olarak nasıl çalıştıklarını anlayabilme
V. Bir örüntü tanıma yönteminde değişiklik yaparak yeni problemlere uyarlayabilme
Önkoşullar Probability and Statistics, Yuksek lisans seviyesinde yapay öğrenme/örüntü tanıma dersi almış olmak, java ya da matlab gibi bir dilde kod yazabilmek, İngilizce makale okuyup anlayabilmek ve yazabilmek.
Gereken Olanaklar
Diğer ders kitabi, bilgisayar
Ders Kitabı CHRIS BISHOP, PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING, SPRINGER 2006.
Diğer Referanslar ETHEM ALPAYDIN, “INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING (ADAPTIVE COMPUTATION AND MACHINE LEARNING)”, THE MIT PRESS, 2004

PATTERN CLASSIFICATION, 2ND EDITION, RICHARD O. DUDA, PETER E. HART, AND DAVID G. STORK, 2000, WILEY
 
 
Dersler . Yardım . Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2022