DERS ADI

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. İDİL YAVUZ

Dersi Alan Birimler

İstatistik Doktora (İngilizce)
İstatistik Yüksek Lisans (İngilizce)
İstatistik Bütünleşik Doktora (İngilizce)

Dersin Amacı

Büyük, yüksek boyutlu ve yüksek frekanslı (zaman zaman akışlı) verilerin yükselişiyle birlikte, makine öğrenme yöntemleri birçok alanda tahmin ve sınıflandırma amaçları için kaçınılmaz olarak gerekli hale gelmiştir. Bu ders, altında kullanılan istatistiksel kavramlara odaklanarak popüler makine öğrenme yöntemlerine bir giriş yapmayı amaçlamaktadır. Bu hedefi akılda tutarak, esasen denetimli istatistiksel öğrenme tartışılacak, ancak kümelenme de ele alınacaktır. Ders, tahminleme yaklaşımları (spline'lar, toplamsal modeller ve GAM, regresyon ağaçları, sinir ağları, k-en yakın komşu), sınıflandırma araçları (destek vektör makineleri ve rassal ormanlar) ve kümelemeyi; parametre kestirimi, çıkarsama ve model ve değişken seçimi gibi istatistiksel kavramları yakından takip ederek tanıtacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynaklar:
Data Analysis and Data Mining: An Introduction, Adelchi Azzalini and Bruno Scarpa, Oxford, 2012

An Introduction to Statistical Learning, with Application in R , G. James, D. Witten, T. Hastie and R. Tibshirani, Springer, 2013

Yardımcı kaynaklar:
The Elements of Statistical Learning, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, Springer, 2001

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatımı, ödev ve sunumlar.

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Ödevlerin, sunumların ve sınavların değerlendirilmesi.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Dönem boyunca derslerin %70'ine devam etme zorunluluğu bu ders için temel bir gerekliliktir ve sorumluluğu öğrenciye aittir. Ders saatine ve ödev teslimi ile ilgili belirtilen zamana uyulmalıdır. Derslerde ve sınavlarda meydana gelebilecek etik olmayan davranışlar konusunda ilgili yönetmelik çerçevesinde hareket edilecektir. D.E.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü öğretim ve sınav uygulama esasları yönetmeliğine http://www.fbe.deu.edu.tr adresinden ulaşabilirsiniz.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

e-posta: idil.yavuz@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi