AKTS - Makine Öğrenmesi
Makine Öğrenmesi (ECON484) Ders Detayları
| Ders Adı | Ders Kodu | Dönemi | Saati | Uygulama Saati | Laboratuar Hours | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Makine Öğrenmesi | ECON484 | Alan Seçmeli | 3 | 0 | 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Ders(ler)i |
|---|
| N/A |
| Dersin Dili | İngilizce |
|---|---|
| Dersin Türü | Seçmeli Dersler |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Ders Verilme Şekli | |
| Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri | . |
| Dersin Öğretmen(ler)i |
|
| Dersin Amacı | Bu ders makine öğrenmesi istatistiksel örüntü tanıma konularına geniş bir giriş içermektedir ve büyük veri özelliklerine sahip veri yapılarının analizinde daha hızlı karar vermeyi sağlayan yazılım teknolojilerinin anlaşılmasını amaçlamaktadır. |
| Dersin Eğitim Çıktıları |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
| Dersin İçeriği | Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, öğrenme teorisi, pekiştirici öğrenme ve uyarlamalı kontrol; makine öğrenmesi alanındaki robotik kontrol, veri madenciliği, otonom navigasyon, biyoinformatik, ses tanımlama, metin ve web veri işleme politika ve programlarının değerlendirmesi gibi güncel uygulamalar. |
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş ve Basit Kavramlar | Ders Notları |
| 2 | Denetimli Öğrenme Kurulumu. Doğrusal Regresyon. Tartışma Bölümü: Doğrusal Cebir | Ders Notları |
| 3 | Ağırlıklı En Küçük Kareler. Lojistik Regresyon. Netwon Metodu | Ders Notları |
| 4 | Algılayıcı. Üstel Aile. Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller. Tartışma Bölümü: Olasılık | Ders Notları |
| 5 | Gaussgil Diskriminant Analizi | Ders Notları |
| 6 | Ara Sınav | |
| 7 | Saf Bayes. Laplace Yumuşatma. Kernel Metodları Discussion Section: Python | Ders Notları |
| 8 | SVM. Kerneller | Ders Notları |
| 9 | Sinir ağı. Tartışma Bölümü: Öğrenme Teorisi | Ders Notları |
| 10 | Sapma/Varyans. Düzenlileştirme. Özellik / Model seçimi. Tartışma Bölümü: Değerlendirme Metrikleri | Ders Notları |
| 11 | ML Projeleri için Pratik Öneriler. | Ders Notları |
| 12 | K-ortalamalar. Gaussgil Karışımlar. Beklenti Maksimizasyonu. | Ders Notları |
| 13 | GMM(EM). Faktör Analizi | Ders Notları |
| 14 | Temel Bileşenler Analizi. Bağımsız Bileşen Analizi | Ders Notları |
| 15 | MDP. Bellman Denklemleri. Değer Yineleme ve Politika Yineleme. | Ders NOTLARI |
| 16 | Final Sınavı |
Kaynaklar
| Diğer Kaynaklar | 1. Ders Notları / Lecture notes available |
|---|
Değerlendirme System
| Çalışmalar | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | 15 | 10 |
| Laboratuar | - | - |
| Uygulama | - | - |
| Alan Çalışması | - | - |
| Derse Özgü Staj | - | - |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | - | - |
| Ödevler | - | - |
| Sunum | 1 | 20 |
| Projeler | - | - |
| Rapor | - | - |
| Seminer | - | - |
| Ara Sınavlar/Ara Juri | 1 | 20 |
| Genel Sınav/Final Juri | 1 | 50 |
| Toplam | 18 | 100 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı | |
|---|---|
| Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 100 |
| Toplam | 100 |
Kurs Kategorisi
| Temel Meslek Dersleri | X |
|---|---|
| Uzmanlık/Alan Dersleri | |
| Destek Dersleri | |
| İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | |
| Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi
| # | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | Katkı Düzeyi | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | İşletmenin tüm temel fonksiyonları hakkında kavramsal ve uygulamalı bilgiye sahip olarak, bilgiyi kullanma becerisi kazanabilmek | |||||
| 2 | İşletme alanı ile ilgili problemleri tanılayabilme, problemlerin çözümünde ve karar verme süreçlerinde bilimsel yaklaşımları etkin kullanabilmek | |||||
| 3 | İşletme temel fonksiyonları ile ilgili uygulamaların çevresel, toplumsal, küresel etkileri ile hukuki sonuçlarını ortaya koyabilme ve analiz edebilmek | |||||
| 4 | işletmeleri ulusal, bölgesel, küresel düzeyde ilgilendiren bilgi ve raporları analiz edebilme, elde ettiği sonuçlara göre stratejik hedefler belirleyebilmek | |||||
| 5 | İşletme yönetiminin gerektirdiği İşletme Bilgi Sistemleri ve alt modüllerini kullanabilme, raporlayabilme ve yorumlayabilme becerisi kazanabilmek | |||||
| 6 | Yenilikçi ve yaratıcı düşünce ile yeni bir iş kurma ve işin sürdürülebilirliği için risk alma, kaynak bulma, pazar analizi yapma, iş planı hazırlama gibi gerekli faaliyetleri planlama, öğrenilen bilgileri bu doğrultuda kullanabilmek | |||||
| 7 | Araştırma ve öğrenme sürecinin hayat boyu devam ettiği bilincine sahip olarak, işletme ile ilgili bilimsel ve teknolojik gelişmeleri takip edebilme, kendini ve örgütünü yenilik ve sürekli gelişim konusunda destekleyebilmek | |||||
| 8 | İşletme amaçlarını etkin ve verimli bir biçimde gerçekleştirmek için gerekli liderlik ve yönetsel becerilere sahip olabilmek | |||||
| 9 | İşletme alanında bilimsel araştırma yapabilmek ve araştırma sonuçlarını yönetimsel karar verme süreçlerinde kullanılmak üzere raporlaştırabilmek | |||||
| 10 | Etkin sözlü, yazılı ve görsel iletişim yöntemlerini kullanarak işletme alanı ile ilgili bilgi aktarımını öğrenim dilinde ve mesleki İngilizce ile yapabilmek. | |||||
| 11 | Mesleki etik, çevre duyarlılığı, sürdürülebilirlik, sosyal sorumluluk, kültürel, toplumsal ve evrensel değerler konularında farkındalık sahibi olabilmek | |||||
| 12 | Farklı disiplinlerle veya çok kültürlü takımlarla etkin çalışma, sorumluluk alma, risk analizi yapma, değişime ayak uydurabilme, eleştirel düşünme ve sorun çözmede insiyatif kullanabilmek | |||||
| 13 | . | |||||
ECTS/İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Derse Özgü Staj | |||
| Alan Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 3 | 48 |
| Sunum/Seminer Hazırlama | 1 | 5 | 5 |
| Projeler | |||
| Raporlar | |||
| Ödevler | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 10 | 10 |
| Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü | 126 | ||