|
Hafta
|
Konular
|
Ön Hazırlık
|
|
1
|
Makine öğrenmesine giriş, temel kavramlar ve motivasyon
|
K1-Bölüm-1
|
|
2
|
Veri ön işleme ve temel veri dönüşümleri
|
K1-Bölüm-2
|
|
3
|
Regresyon modelleri (doğrusal regresyon, lojistik regresyon)
|
K1-Bölüm-3
|
|
4
|
Sınıflandırma: karar ağaçları, olasılıklı üretici modeller
|
K1-Bölüm-4
|
|
5
|
Model değerlendirme, önyargı-varyans tahlili
|
K1-Bölüm-5
|
|
6
|
Topluluk yöntemleri: artırma, torbalama ve rastgele ormanlar
|
K2-Bölüm-1 & K2-Bölüm-2
|
|
7
|
Boyut azalması: Temel Bileşen Analizi (PCA), T-dağılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE)
|
K2-Bölüm-3
|
|
8
|
Derin öğrenme ve geri yayılıma giriş
|
K2-Bölüm-4 & K2-Bölüm-5
|
|
9
|
Evrişimli sinir ağları
|
K2-Bölüm-6
|
|
10
|
Kelime düğünler
|
K2-Bölüm-7 & K2-Bölüm-8
|
|
11
|
Dizi-dizi modelleri.
|
K3-Bölüm-1
|
|
12
|
Dikkat mekanizmaları ve bellek ağları
|
K3-Bölüm-2
|
|
13
|
Denetimsiz derin öğrenme ve üretken modeller
|
K3-Bölüm-3
|
|
14
|
Öğrenme aktarımı
|
K3-Bölüm-4
|