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 YBS ve yenilikçi bilgi teknolojilerinin organizasyonlarda etkin kullanımı ve uygulanması konusundaki geniş kapsamlı kavramların bilgisine sahip olduğunu gösterir
2. P02 YBS projelerinin yönetiminde ve örgütsel süreçlerin iyileştirilmesinde özerklik ve sorumluluk göstermek
3. P03 Alandaki güncel sorunları araştırmak ve değerlendirmek için ilgili kurumsal çerçeveler, YBS'den teoriler, ilgili müttefik alanlar ve disiplinlerle ilgili kapsamlı bir anlayış sergilemek
4. P04 Bilişim sistemlerinin edinilmesini, geliştirilmesini, uygulanmasını ve yönetimini kolaylaştırmak için YBS bilgisini uygulamak
5. P05 Bilişim teknolojisi inovasyonlarının yarattığı fırsatlardan yararlanarak YBS stratejisi ile örgütsel strateji arasında uyumunu sağlamak için YBS bilgisini uygulamak
6. P06 Gizlilik, bilgi güvenliği ve bilgilerin etik kullanımı gibi önemli YBS konularında etik ve mantık göstermek
7. P07 Kanıta dayalı karar vermeyi kolaylaştırmak için kurumsal ve çevresel verilerin toplanmasına ve analizine uygun teknolojiler ve teknikler uygulamak
8. P08 Örgütsel sorunları doğru bir şekilde tanımlamak ve YBS kullanarak çözümler önermek için kurumsal verileri analiz etmek
9. P09 Profesyonel ortamla tutarlı etkili iletişim becerileri uygulamak
10. P10 Profesyonel ortamla tutarlı etkin işbirliği becerileri uygulamak

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.