Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
MAKİNE ÖĞRENMESİ Birinci Düzey ENM 628 1 7.50 7.50 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri --
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. İBRAHİM DOĞAN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. İBRAHİM DOĞAN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı --
Dersin Veriliş Şekli Sınıf (yüz yüze)
Dersin Amacı Temel makine öğrenme algoritmalarını tanıtmak, bu algoritmalarla çözülebilen problemleri tanıtmak, hangi algoritmanın hangi problemle çözülebileceğini kavratmak ve cesitli üretim ve tedarik zinciri problemlerinde uygulamasını yapmak
Dersin Tanımı Denetimli Öğrenme Algoritmaları, Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları, Takviyeli Öğrenme, Markov Karar Süreci, Saklı Markov Modelleri, Makine Öğrenmesinde kullanılacak programlama araçları

Dersin İçeriği
1 Makine Öğrenmede temel kavramlar
2 Makine öğrenmesinde algoritmaların sınıflandırması, Programlama Araçları
3 Lineer Regresyon Modeli ve Gradyan Azalma Yöntemi
4 Lojistik Regresyon
5 Destek Vektör Makinaları,
6 Destek Vektör Makinaları ve Karar Ağaçları
7 Makine Öğrenmesinde Kümeleme Algoritmaları
8 Makine Öğrenmesinde Kümeleme Algoritmaları
9 Ara Sınav
10 Saklı Markov Modelleri
11 Saklı Markov Modelleri
12 Markov Karar Süreci
13 Takviyeli Öğrenme
14 Takviyeli Öğrenme
15 --
16 --
17 --
18 --
19 --
20 --

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Makine öğrenmesinde ileri düzey yaklaşımları ve kavramları açıklar
2 Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme yöntemlerini uygular
3 İstatiksel öğrenme teorisinin kavramlarını açıklar
4 Model performanslarını ileri düzey ölçütlerle yorumlar ve raporlar
5 Python ve farklı programlama dillerini kullanarak makine öğrenme algoritmalarını uygular
6 Veri ön analizi gerçekleştirerek, hiper parametre optimizasyonu yapar ve model seçimi yöntemlerini uygular.
7 --
8 --
9 --
10 --

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi eğitimine ilişkin kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahip olur.
2 Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi alanında bilimsel araştırma yapabilir.
3 Bu alanın öğretimine yönelik strateji, yöntem ve tekniklerini etkili biçimde kullanır.
4 Öğretim süreci içinde ve dışında etkili iletişim becerilerine sahip olur.
5 Din ve değerlerle ilgili temel kavramları tanır.
6 Kuran ve Hz. Muhammed in söz ve öğretileri ile ilgili temel bilgilere sahip olur.
7 Dinler ve dini akımlar hakkında bilgi sahibi olur.
8 Günümüz inanç problemleri ve güncel dini konular hakkında bilgi sahibi olur.
9 Eğitim ve öğretim vereceği yaş grubuna ait gelişimsel ve ruhsal bilgi donanımına sahip olur.
10 Öğrencilerin öğretim sürecindeki gelişimlerini izlemeye yönelik ölçme ve değerlendirme uygulamaları yapabilir.
11 Bilgi ve iletişim teknolojilerini teknik ve pedagojik olarak kullanabilme becerisine sahip olur.
12 Türk eğitim tarihi ve sisteminin yapısı, tarihsel gelişimi hakkında yeterli bilgiye sahip olur.
13 Türk islam sanatları, edebiyatı ve musikisi hakkında bilgi ve beceri sahibi olur.
14 Topluma hizmet bilinci ile görev misyonunu yerine getirme becerisine sahip olur.
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 13 3 39
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 25 3 75
Ödevler 1 10 10
Sunum / Seminer hazırlama 1 10 10
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 1 25 25
Ara sınavlar 1 3 3
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 1 25 25
Yarıyıl sonu sınavı 1 3 3
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     190
AKTS     7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 80
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 20
Yarıyıl içi toplam   100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Machine Learning, by Tom Mitchell, McGraw-Hill, 1997
Yardımcı Kaynaklar Machine Learning, by Tom Mitchell, McGraw-Hill, 1997

Ders İle İlgili Dosyalar