Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	İş Zekası ve Makine Öğrenimi Uygulamaları
	İngilizce	Business Intell.&Mac.Lear.App.
Dersin Kodu	END 574E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	-	3	3	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Mehmet Güray Güler
Dersin Amaçları		Bu ders, makine öğrenmesinde kullanılan temel algoritmaları matematiksel derivasyonlarıyla tanıtmakta ve uygun modellerin nasıl değerlendirilip seçileceğini göstermektedir.
Dersin Tanımı		Makine öğrenimine genel bir giriş; regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve boyut azaltma yöntemleri; denetlenen ve denetlenmeyen modeller; doğrusal ve doğrusal olmayan modeller; parametrik ve parametrik olmayan modeller; birden fazla modelin kombinasyonları; birden fazla modelin karşılaştırılması ve model seçimi konularını kapsar.
Dersin Çıktıları		- regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve boyut azaltma algoritmalarının anlamak - problemler için geliştirilen modellerin kalitesini ölçmek ve modelleri seçmek - gerçek dünya problemlerine bu algoritmaları uygulamak
Önkoşullar		- Statistics - Linear algebra - Calculus (derivation, chain rule) - Nonlinear optimization (at least an introductory level) - Python (you will have computer assignments)
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı		ALPAYDIN, Ethem (2020). Introduction to machine learning. MIT press James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R., & Taylor, J. (2023). An introduction to statistical learning: With applications in python. Springer Nature.
Diğer Referanslar

Dersler

Yardım

Hakkında