| Ders Kodu | Ders Adı | Teorik | Uygulama | Laboratuvar | Yerel Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BİL462 | Makine Öğrenmesi | 3,00 | 0,00 | 0,00 | 3,00 | 5,00 |
| Dersin Dili | : | Türkçe |
|---|---|---|
| Dersin Seviyesi | : | Lisans |
| Dersin Tipi | : | Seçmeli |
| Ön Koşullar | : | Yok |
| Dersin Amacı | : | Bu dersin amacı, öğrencilere makine öğrenme kavramını ve farklı öğrenme metodlarını öğretmektir. Bu dersin sonucunda, öğrenci kendisine verilen gerçek hayattaki bir problemi en uygun hangi makine öğrenme metodunu uygulayacığını ve bu metodun hata ve karmaşıklık açısından nasıl analiz edeceğini öğrenecektir. |
| Dersin İçeriği | : | Gözetimli öğrenme Bayesian karar teorisi Parametrik metodlar Çok-değişkenli metodlar Boyut azaltma Parametrik olmayan metodlar Karar Ağaçları Doğrusal ayırım Çok-katmanlı algılayıcılar Gizli Markov modelleri Destek vektör makine Denetimsiz öğrenim |
| Dersin Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar | : | Machine Learning. T. Mitchell. McGraw-Hill Education. 1997. |
| Planlanan Öğrenme Etkinlikleri ve Öğretme Yöntemleri | : | Haftalık tekrar yapılıp ve sıradaki derse ön çalışma yapılıp gelinmesi önerilmektedir. |
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar | : | Belirtilen hususlar dışında başka husus bulunmamaktadır. |
| Dersi Veren Öğretim Elemanları | : | Arş. Gör. Fatih Kayrancı |
| Dersi Veren Öğretim Elemanı Yardımcıları | : | Dersin Öğretim Elemanı Yardımcıları bulunmamaktadır. |
| Dersin Verilişi | : | Yüz yüze örgün eğitim. |
| En Son Güncelleme Tarihi | : | 23.12.2025 13:04:20 |
| Dosya İndirilme Tarihi | : | 18.07.2026 |
| Ders Kodu | Ders Adı | Koşul | Teorik | Uygulama | Laboratuvar | Yerel Kredi | AKTS |
|---|
| Teorik | Uygulama | Laboratuvar | Hazırlık Bilgileri | Öğretim Metodları | Dersin Öğrenme Çıktıları | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.Hafta | *Giriş |
|||||
| 2.Hafta | *Gözetimli öğrenme |
|||||
| 3.Hafta | *Bayesian karar teorisi |
|||||
| 4.Hafta | *Parametrik metodlar |
|||||
| 5.Hafta | *Çok-değişkenli metodlar |
|||||
| 6.Hafta | *Boyut azaltma |
|||||
| 7.Hafta | *Parametrik olmayan metodlar |
|||||
| 8.Hafta | *Ara Sınav |
|||||
| 9.Hafta | *Karar Ağaçları |
|||||
| 10.Hafta | *Doğrusal ayırım |
|||||
| 11.Hafta | *Çok-katmanlı algılayıcılar |
|||||
| 12.Hafta | *Gizli Markov modelleri |
|||||
| 13.Hafta | *Destek vektör makine |
|||||
| 14.Hafta | *Denetimsiz öğrenim |
|||||
| 15.Hafta | *Genel Tekrar |
| Aktiviteler | Sayı | Süresi(Saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ödev | 4 | 8,00 | 32,00 |
| Proje | 1 | 32,00 | 32,00 |
| Derse Katılım | 13 | 3,00 | 39,00 |
| Ders Sonrası Bireysel Çalışma | 13 | 2,00 | 26,00 |
| Ara Sınav Hazırlık | 1 | 12,00 | 12,00 |
| Final Sınavı Hazırlık | 1 | 12,00 | 12,00 |
| Toplam : | 153,00 | ||
| Toplam İş Yükü / 30 ( Saat ) : | 5 | ||
| AKTS : | 5,00 | ||
| Ö.Ç. 1 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ö.Ç. 2 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 5 | 4 |
| Ö.Ç. 3 | 4 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 4 |
| Ö.Ç. 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 3 | 3 | 3 | 5 | 4 |
| Ö.Ç. 5 | 5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 5 |
| Ortalama | 4,40 | 4,20 | 4,20 | 5,00 | 4,40 | 4,20 | 3,40 | 3,20 | 3,00 | 4,40 | 4,20 |