Ders Tanımı: Bu ders, Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliğinin temel kavramlarını tanıtır. Bu alanın hesaplamalı, istatistiksel ve matematiksel temellerini vurgular. İşlenecek konular arasında model değerlendirme ölçütleri, sık örüntü madenciliği, tümevarımsal sınıflandırma, regresyon, karar ağacı, boyut indirgeme, destek vektör makineleri, sinir ağı, lineer diskriminant analizi, Bayes öğrenmesi, öğrenme teorisi ve pekiştirmeli öğrenme yer alır.
Dersin Öğrenim Çıktıları: Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler aşağıdakileri yapabilmelidir:
- önemli bilgi temsil yöntemleri için temel öğrenme kavramlarını açıklar,
- verilen bir temel öğrenme kavramının belirli bir uygulama problemi için yararlılığını değerlendirmek,
- belirli bir öğrenme kavramını veya öğrenme kavramlarının bir kombinasyonunu belirli bir uygulama problemine uygulamak,
- bir uygulama alanından bir öğrenme kavramına arka plan bilgisi eklemek için bazı temel yöntemleri açıklamak, ve
- belirli bir öğrenme yöntemine arka plan bilgisi eklemek için temel bir yöntemi belirli bir uygulama problemine uygulamak.
Dersin kapsamı aşağıdaki konuları içermektedir:
- Giriş: Olasılığın temelleri, makine öğrenimi nedir ve makine öğreniminin türleri
- Sık örüntü madenciliği
- PCA ve otomatik kodlayıcılar
- Endüktif Sınıflandırma
- Model Değerlendirme Ölçütleri
- Regresyon
- Karar Ağacı Öğrenimi
- Lineer Diskriminant Analizi
- En Yakın Komşu Öğrenimi
- Bayes Öğrenimi
- Sinir Ağları
- Destek Vektör Makineleri
- Pekiştirmeli Öğrenme
Değerlendirme: Bu dersin final sınavı yapılmayacaktır. Final notu aşağıdaki maddelere dayalı olacaktır:
Dönem Projesi 40% (%10: proje planının sunumu dahil olmak üzere dönem boyunca devam eden çalışmalar, %30: dönem projesinin tamamlanması ve dönem sonuna kadar (derslerin son gününe kadar) sunumu) Quizler 10%
Vize sınavı 20%
Sunum(lar) & makale incelemesi 20% (%15: sunum + %5 makale incelemesi/özeti)
Ödevler 10%
Sunumlar: Her öğrencinin, öğretim elemanı tarafından onaylanacak bir araştırma makalesinin bir bölümünü sunması beklenir.
İki öğrenci bir makaleyi paylaşabilir ve bazı durumlarda öğretim elemanı tarafından onaylanacak şekilde, üç öğrenci makalenin içeriğini sınıfta sunmak için bir makaleyi paylaşabilir. Her sunumun yaklaşık 15 dakika
sürmesi ve ardından izleyicilerle 5 dakikalık soru cevap tartışmasının yapılması beklenir. Ayrıca, her öğrencinin sınıfta katıldığı her sunumun bir sayfa özetini sunması beklenir. Özetler, sunum günü saat 23:59’a kadar teslim edilmelidir. Sunuma katılmayan öğrencilerin özet göndermesine izin verilmez.
Dönem Projesi: Her öğrencinin doğrudan kendi becerileriyle ilgili olabilecek bir dönem projesini başarıyla tamamlaması
beklenir. Öğrencilerin dönem sonuna kadar projelerini sunmaları beklenir.
Makale Eleştirisi: Sunumlar sırasında tartışmalara aktif katılım. Her öğrenciye eleştirmek için en az 2 sunum ve desteklemek için en az 2 sunum atanmalıdır. Öğrencinin, belirtilen makalelerin her biri ile ilgili olarak zayıf olumsuz noktaları (eleştiri) veya güçlü olumlu noktaları (destek) tanımlayan en fazla bir sayfalık maddeler halinde bir liste sunması beklenir.