İSTATİSTİKSEL MAKİNE ÖĞRENİMİ

Ders Açıklaması

Bu derste, kökleri bilgisayar bilimi, yapay zeka ve istatistik olan istatistiksel makine öğrenimi işlenir ve bilgisayarların 'öğrenme' süreciyle performanslarını iyileştirmelerine, karar vermelerine ve tahmin etmelerine olanak tanıyan geniş bir algoritma anlayışı sağlanır. Derste temel yöntemler öğretilir ve gerçek verilere uygulanır. Başlıktaki istatistiksel terimi, makine öğrenimine baskın yaklaşımlar oluşturan istatistiksel teknikleri vurgular. Ders, metodolojiyi teorik temeller, hesaplama unsurları ve istatistiksel teori konularıyla bütünleştirir ve öğrencilere modern istatistiksel makine öğrenimi yöntemlerinin ardındaki temel fikirleri ve sezgileri sağlar. Bu dersi tamamlayan öğrencilerin, konuşma tanıma, internet arama, biyoinformatik, görüntü ve ses sinyali analizi, veri madenciliği ve keşifsel veri analizi konularında denetimli ve denetimsiz öğrenme yaklaşımlarını öğrenmeleri beklenmektedir.

İSTATİSTİKSEL MAKİNE ÖĞRENİMİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

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

1. P01 Kullanıcıların iş verilerine erişmesine izin vermek için çağdaş bir nesne yönelimli dilde bir kullanıcı arabirimi oluşturabilir
2. P02 Kullanıcı ihtiyaçlarını tanımlayın ve analiz edin ve bilgi işlem tabanlı sistemlerin seçiminde, oluşturulmasında, entegrasyonunda, değerlendirilmesinde ve yönetiminde bunları dikkate alabilir
3. P03 Ortak iş fonksiyonlarını analiz edebilir ve uygun bilgi teknolojisi çözümlerini belirleyebilir, tasarlayabilir ve geliştirebilir
4. P04 Uygun problem çözme stratejilerini kullanarak çağdaş iş ortamları için yazılım çözümleri tasarlayabilir ve geliştirebilir
5. P05 Çağdaş iş ortamlarını desteklemek için veritabanı sunucusunu yapılandırabilir ve yönetebilir
6. P06 Küçük ila orta ölçekli bir şirket için ilişkisel bir veritabanını yönetebilir
7. P07 BT tabanlı çözümleri kullanıcı ortamına etkin bir şekilde entegre edebilir
8. P08 Profesyonel, etik, yasal, güvenlik ve sosyal konuları ve sorumlulukları anlayabilir
9. P09 Profesyonel ortamla uyumlu etkili iletişim becerilerini uygulayabilir
10. P10 Profesyonel ortamla uyumlu ekip çalışmasında etkili işbirliği becerilerini uygulayabilirler

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.