Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
BİL 3112	Makine Öğrenimi	SEÇMELİ	3	0	0	5

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE FİLİZ BALBAL

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Öğrenme ve çıkarsama konuları hakkında bilgiye sahip olabilme.
2	Makine Öğrenme tekniklerinin teorisi hakkında bilgi sahibi olabilme.
3	Makine Öğrenme tekniklerini uygulayabilme.
4	Algoritmik çözüm yöntemlerinden faydalanabilme.
5	Makine öğrenme tekniklerinin farklılıkları ve benzerliklerini iyi kavrayabilme.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Makine öğrenmesi konusunda temel kavramlar, öğrenme çeşitleri
2	Standartlaştırma Yöntemleri
3	Sınıflandırma Modelinin Performans Değerlendirilmesi (Sensitivity, Specificity, ErrorRate, Confusion Matrix)
4	Sınıflandırma Algoritmaları
5	Sınıflandırma Algoritmaları
6	Bayes Teoremi ve Naive Bayes Sınıflayıcı
7	Benzerlik ve Uzaklık Ölçütleri
8	Uygulamalar
9	En Yakın Komşuluk Algoritması (k-NN)
10	Yapay Sinir Ağları - Bölüm 1
11	Yapay Sinir Ağları - Bölüm 2
12	Regresyon Çözümlemesi -Bölüm 1
13	Regresyon Çözümlemesi - Bölüm 2
14	Genel Tekrar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, 3rd ed., Prentice Hall, 2009
Yardımcı kaynaklar: Tom M. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı ve sunum

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	VZ	Vize
2	OD	Ödev
3	FN	Final
4	BNS	BNS	VZ * 0.30 + OD * 0.30 + FN * 0.40
5	BUT	Bütünleme Notu
6	BBN	Bütünleme Sonu Başarı Notu	VZ * 0.30 + OD * 0.30 + BUT * 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödev: % 30
Ara sınav: %30
Final Sınavı: %40
Dikkat: Ödev ve Final sınavı kodlama, proje şeklindedir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

kadriyefiliz.balbal@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	13	3	39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	12	3	36
Vize Sınavına Hazırlık	1	15	15
Final Sınavına Hazırlık	1	25	25
Final Sınavı	1	2	2
Vize Sınavı	1	2	2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			119

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.10	PK.12	PK.13
ÖK.1	4	5				5	3
ÖK.2	4	4					5
ÖK.3					5
ÖK.4			5	4		3	5
ÖK.5	5	5	4	4

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI