TR ENG

ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ - Bologna Bilgi Sistemi

Ders Bilgileri

Ders Tanımı

Ders Akışı

Dersin Prog. Çıkt. Katkısı

AKTS- İşyükü

AKTS- İşyükü Hesaplama Aracı

Program Bilgileri

Misyon ve Vizyon

Program Yeterlilik Çıktıları

Ders Planı AKTS Kredileri

Ders Katalogları

Ders Programı Çıktı İlşkisi

TYYC Düzey Yeterlilik

TYYC Temel Alanı Yeterlilikleri

Kabul Koşulları

Üst Kademeye Geçiş

Alınacak Derece

Mezuniyet Koşulları

Sınav Değerlendirme Kuralları

Bölüm Başkanı ve Kordinatörler

Öğretim Elemanları

Görüş Bildir Print
  • Ders Tanımı
    • Ders Adı Kodu Yarıyıl Teori+Uygulama (Saat) Havuz Statü AKTS
    Makine Öğrenmesi BİL321 GÜZ-BAHAR 3+0 Fakülte S 6
    Öğrenme Çıktıları
    1-Makine öğrenmesi temellerini tanır.
    2-Çok bilinen eğitmenli, eğitmensiz, yarı-eğitmenli öğrenme algoritmalarını uygular.
    3-Makine öğrenmesi tekniklerini gerçek dünya problemlerine uygular.
    4-Makine öğrenmesi ile ilgili bir konuda proje yapar.
    Ön Koşul -
    Ders Dili Türkçe
    Dersin Sorumlusu Doktor Öğretim Üyesi Selim Buyrukoğlu
    Dersi Verenler -
    Ders Yardımcıları -
    Kaynaklar K1. Alpaydin, E. (2010). Introduction to machine learning. MIT press. K2. Christopher, M. B. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
    Yardımcı Kitap YK1. VanderPlas, J. (2016). Python data science handbook: Essential tools for working with data. (1th ed.). O`Reilly Media Press.
    Dersin Amacı Makine Öğrenmesi konuları hakkında temel bilgilerin verilmesi ve uygulama örnekleri ile birlikte öğretilmesidir.
    Dersin İçeriği Makine Öğrenimine Giriş, Denetimli Öğrenme, Doğrusal ve Lojistik Regresyon, Naive Bayes Teoremi, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Denetimsiz Öğrenme, Makine Öğrenimi Deneylerinin Tasarımı ve Analizi
    Çankırı Karatekin Üniversitesi  Bilgi İşlem Daire Başkanlığı  @   2017 - Webmaster