GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
İST-731 MAKİNE ÖĞRENMESİ Seçmeli Ders Grubu 1 1 6,00

Dersin Seviyesi

Doktora

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Dersin Amacı

Bu dersin amacı makine öğrenmesi ile ilgili temel ve ileri düzey kavramları kullanarak veriden öğrenebilme işini sağlayan çeşitli teknikleri öğretmektir. Farklı teknik ve algoritmaların karşılaştırıldığı ve uygulamaların yapıldığı bu ders temel olarak geçmiş deneyimlerden nasıl öğrenilebilir sorusuna yanıt verir.

Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri

Öğrenme Çıktıları

1 Lisans yeterliliklerine dayalı olarak, aynı veya farklı bir alanda bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirme ve derinleştirme becerisi
2 Alanı ile ilgili disiplinler arasındaki etkileşimi kavrama becerisi
3 Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilme becerisi
4 Alanındaki bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yeni bilgiler oluşturabilmek; uzmanlık gerektiren sorunları bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak çözümleyebilme becerisi
5 Alanındaki bir sorunu, bağımsız olarak kurgulamak, çözüm yöntemi geliştirmek, çözmek, sonuçları değerlendirmek ve gerektiğinde uygulayabilme becerisi
6 Alanındaki uygulamalarda karşılaşacağı öngörülmeyen karmaşık durumlarda, yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilmek ve sorumluluk alarak çözüm üretebilme becerisi
7 Alanıyla ilgili bilgileri eleştirel bir gözle değerlendirebilmek, öğrenmeyi yönlendirebilmek ve ileri düzey çalışmaları bağımsız olarak yürütebilme becerisi
8 Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, alanındaki ve dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarabilme becerisi
9 Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla incelemek, bunları geliştirmek ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçebilme becerisi
10 En az bir yabancı dilde sözlü ve yazılı iletişim kurabilme becerisi
11 Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilmek ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme becerisi
12 Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözeterek bu değerleri öğretebilmek ve denetleyebilme becerisi

Öğrenim Türü

Birinci Öğretim

Dersin Ön Koşulu Olan Dersler

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Dersin İçeriği

Öğrenme süreçleri, Özellik seçim metotları, Yeni özelliklerin çıkarımı, Birliktelik kuralları, Doğrusal regresyon, Destek vektör makineleri, Karar ağaçları, Yapay sinir ağları, En yakın-k komşu algoritması, Pekiştirmeli öğrenme, Bayes öğrenmesi, Kümeleme, Sınıflandırma

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuvar
1 Makine Öğrenmesine Giriş
2 Öğrenme Süreçleri
3 Özellik Çıkarımı
4 Özellik Seçim Metotları
5 Birliktelik Kuralları
6 Karar Ağaçları
7 Doğrusal Regresyon
8 Destek Vektör Makineleri
9 Yapay Sinir Ağları
10 Yapay Sinir Ağları
11 Pekiştirmeli Öğrenme
12 Bayes Öğrenmesi
13 Kümeleme-Sınıflandırma
14 Kümeleme-Sınıflandırma

Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar

"Introduction to Machine Learning", Ethem Alpaydin , MIT Press "Understanding Machine Learning:From Theory to Algorithms", Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David, Cambridge University Press "Yapay Öğrenme", Ethem Alpaydın, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi "Introduction to Machine Learning", Alex Smola and S.V.N. Vishwanathan, Cambridge University Press "Machine Learning ", Tom M. Mitchell, McGraw-Hill

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları

Değerlendirme

Staj Durumu

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Toplam İş Yükü (saat) 0

Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi

ÖÇ 1
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5
ÖÇ 6
ÖÇ 7
ÖÇ 8
ÖÇ 9
ÖÇ 10
ÖÇ 11
ÖÇ 12
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek