DUM 623E - Denizcilik Endüstrisinde Makine Öğrenmesi

Dersin Amaçları

Yapay öğrenmenin altında yatan temel teorinin açıklanması.
Farklı uygulamalar için yapay öğrenme problemlerinin açıklanması.
Yapay öğrenme algoritmlarının güçlü ve zayıf yönleriyle ele alınması.
Yapay öğrenme algoritmalarının problemlerin çözümünde uygulanması.
Konuyla alakalı güncel makalelerin okunması ve incelenmesi.

Dersin Tanımı

Bu derste yapay öğrenmeye dair temel teori, algoritmalar ve uygulamalar ele alınmaktadır. Hesaplamalı (bilgisayarlı) sistemlerin performanslarını gözlemlenen verileri yapay öğrenme teknikleri kullanarak artırmak mümkündür. Bu teknikler: Öğrenme teorisi (bias/variance tradeoffs; VC teorisi; büyük marjinler); gözetimli öğrenme (discriminative/generative öğrenme, yapay sinir ağları, destek vector makinaları); gözetimsiz öğrenme (kümeleme, boyut düşürme); ansambl öğrenme (bagging, boosting). Derslerde bu tekniklerdeki genel konular ve oluşturulmuş algoritmalar tartışılacaktır. Yapay öğrenme algoritmaları genellikle şu alanlarda sıkça uygulanmaktadır: Akıllı robot yapımı (algılama, control), metin anlama (web arama, anti-spam), bilgisayarlı görü, medical enformatik, ses analizi,veri madenciliği.