MAKİNE ÖĞRENİMİ TEORİSİ
- Ders
- DASC510 - MAKİNE ÖĞRENİMİ TEORİSİ
- Bölüm
- Veri Bilimi - İngilizce - Yüksek Lisans
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 8
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
Makine öğrenimi kavramı ve altında yatan olasılıksal ve istatistiksel yaklaşımlar bu derste baştan sona geniş çaplı bir şekilde ele alınmaktadır. Veri bilimi için makine öğrenimi kavramı çok değişkenli veri analizi için gerekli araç ve tekniklere odaklanılarak kapsamlı bir şekilde gözden geçirilmektedir. Bu dersi alan öğrencilerin temel matematik ve Phyton programlama altyapısına sahip olmaları beklenmektedir. Bu dersi tamamlayan öğrenciler belirsiz verileri olasılıksal modeller ile ele almak için gerileme, sınıflandırma, kümeleme, boyutluluk indirgeme ve değerlendirme yöntem ve tekniklerini uygulama becerilerine sahip olacaklardır. Bu dersi tamamlayan öğrenciler, deneme yanılma yoluyla kendi kurallarını ortaya koyarak problem çözebilen sistemleri, verilerdeki örüntüleri otomatik olarak tanımlayan sistemlerle karşılaştırabileceklerdir.
MAKİNE ÖĞRENİMİ TEORİSİ
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.
Ders Müfredatı
Henüz haftalık içerik tanımlanmamış.
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
Kaynak kitap listelenmemiş.
Ders Çıktıları
Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.
Program Çıktıları
Program çıktısı tanımlanmamış.
Pç-Dç Matrisi
PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.