SD0675 Makine Öğrenmesine Giriş

3 AKTS - 2-0 Süre (T+U)- 0. Yarıyıl- 2 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod SD0675
Ad Makine Öğrenmesine Giriş
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
Dönem Güz
Süre (T+U) 2-0 (T-U) (17 Hafta)
AKTS 3 AKTS
Yerel Kredi 2 Yerel Kredi
Eğitim Dil Türkçe
Seviye Üniversite Dersi
Öğretim Şekli Yüz Yüze Öğretim
Bilgi Paketi Koordinatörü Öğr. Gör.Dr. YILMAZ KOÇAK
Dersin Öğretim Elemanı Öğr. Gör.Dr. YILMAZ KOÇAK (A Grubu) (Sor. Öğr. Ele.)


Dersin Amacı / Hedefi

Makine Öğrenmesi kavram ve yöntemleri konusunda temel seviyede bilgi kazandırmak, makine öğrenmesi algoritmaların genel yapısını kavratmak, seçilen bir programlama diliyle (Python vs.) makine öğrenmesi algoritmalarını kodlama yetisini kazandırmak.

Dersin İçeriği

Temel İstatistik, makine öğrenmesinin tanımı, algoritmalarının genel yapısı, makinesi öğrenmesi algoritmalarının seçilen programlama diliyle kodlanması, regresyon ve sınıflandırma algoritmaları, Destek Vektör Makineleri.

Dersin Ön Koşulu

Kaynaklar

Uğuz S., Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Pyhton Uygulaması, Nobel Yayınları 2. Basım, 2021

Notlar

Smola, A. and Vishwanathan, S.V.N. Introduction to Machine Learning, Yahoo Labs, Santa Clara


Dersin Öğrenme Çıktıları

Sıra Dersin Öğrenme Çıktıları
ÖÇ01 Temel istatistik kavramlarını açıklar.
ÖÇ02 Makine Öğrenmesi kavramını ve algoritmalarını açıklar.
ÖÇ03 Veri ön işleme süreci kodlamasını yapar.
ÖÇ04 Regresyon kavramlarını açıklar ve regresyon için performans ölçütlerini tanımlar.
ÖÇ05 Basit ve çoklu doğrusal regresyon problemlerinin çözümü için program yazar.
ÖÇ06 K-En Yakın Komşu Algoritmasını izah eder.
ÖÇ07 Sınıflandırma ve Sınıflandırma için performans ölçütlerini tanımlar.
ÖÇ08 Destek Vektör Makineleri kavramlarını açıklar.


Haftalık Akış

Hafta Konu Ön Hazırlık Yöntemler
1 İstatistik ve makine öğrenmesinde Python kullanımının önemi Pyhton Programlama Dilini kaynak kitaplardan ve arama motorlarından inceleme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
2 Numpy/Pandas kütüphanelerinin yüklenmesi ve kullanılması Python Kütüphanelerini kaynak kitaplardan ve arama motorlarından inceleme Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
3 Matplotlib kütüphanesi ile verilerin görselleştirilmesi Python ile Veri Görselleştirmenin incelenmesi Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
4 Vektörler ve Matrisler Vektörler ve Matrislerin araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
5 Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar Kaynak kitaplardan konunun okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
6 Makine Öğrenmesinde Uygulama Geliştirme Süreçleri Kaynak kitaplardan konunun okunması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
7 Veri Önişleme Veri Önişleme kavramının araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
8 Ara Sınavlar Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
9 Basit Doğrusal Regresyon Regresyon kavramının araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
10 Çoklu Doğrusal Regresyon Regresyon çeşitlerinin araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
11 Regresyon için Performans Karşılaştırma Ölçütleri Performansı değerlendirmesinin araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
12 Bayes Teoremi ve Sınıflandırma Sınıflandırma kavramının araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma
13 Sınıflandırma için Performans Karşılaştırma Ölçütleri Sınıflandırma kriterlerinin araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
14 K-En Yakın Komşu Algoritması Komşuluk kavramının araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama
15 Destek Vektör Makineleri Konunun araştırılması Öğretim Yöntemleri:
Anlatım, Soru-Cevap
16 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav
17 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava hazırlık Ölçme Yöntemleri:
Yazılı Sınav


Öğrenci İş Yükü - AKTS

Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) İş Yükü (Saat)
Ders ile İlgili Çalışmalar
Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 2 28
Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 2 28
Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar
Ödev, Proje, Diğer 1 10 10
Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 6 6
Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 10 10
Toplam İş Yükü (Saat) 82
Toplam İş Yükü / 25 (s) 3,28
AKTS 3 AKTS

Güncelleme Zamanı: 03.09.2024 04:56