MAKİNE ÖĞRENMESİ

AMAÇ

Makine öğrenmesi tekniklerini uygulayabilmek ve değerlendirebilmek.

İÇERİK

Bu ders; Makine öğrenmesinin temelleri ,Regresyon ,Sınıflandırmanın temelleri ,Bayes sınıflandırıcı ,Lojistik regresyon,Destek vektör makineleri ,Sinir ağları ,Evrişimsel sinir ağları ,Karar ağaçları ,Topluluk metotları ,Öznitelik seçimi ,Temel komponent analizi ,Öbekleme ,Model değerlendirme ; konularını içermektedir.

1. 1

   Understands regression techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

2. 2

   Applies regression techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

3. 3

   Evaluates regression techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

4. 4

   Understands classification techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

5. 5

   Applies classification techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

6. 6

   Evaluates classification techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

7. 7

   Understands unsupervised machine learning techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

8. 8

   It applies unsupervised machine learning techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

9. 9

   Understands feature selection / analysis techniques.

   Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

10. 10

    Applies feature selection/analysis techniques.

    Öğretim yöntemi: Gösterip Yapma Yöntemi, Örnek Olay Yöntemi, Rol Oynama ve Drama Tekniği, Sorgulama Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   Makine öğrenmesinin temelleri

2. HAFTA 2

   Regresyon

3. HAFTA 3

   Sınıflandırmanın temelleri

4. HAFTA 4

   Bayes sınıflandırıcı

5. HAFTA 5

   Lojistik regresyon

6. HAFTA 6

   Destek vektör makineleri

7. HAFTA 7

   Sinir ağları

8. HAFTA 8

   Evrişimsel sinir ağları

9. HAFTA 9

   Karar ağaçları

10. HAFTA 10

    Topluluk metotları

11. HAFTA 11

    Öznitelik seçimi

12. HAFTA 12

    Temel komponent analizi

13. HAFTA 13

    Öbekleme

14. HAFTA 14

    Model değerlendirme

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı50%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı50%

İŞ YÜKÜ

KAYNAKLAR

• Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning,” Springer, (1st edition) Duda, Hart, and Stork, “Pattern Classification,” Wiley-Interscience, (2nd edition)

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Prof.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRKKOORDİNATÖR
• Prof.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRK