Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Ethem Alpaydin, Introduction to Machine Learning, The MIT Press, 2020 Christopher Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006. Edward Raff, Inside Deep Learning, Manning, 2022
Dersin İçeriği
Makine Öğrenimine Giriş, Python Programlama Dilinde Makine Öğrenimi Araçları ve Kitaplıkları, k-En Yakın Komşular, Naïve Bayes Sınıflandırıcı, Maksimum Olabilirlik Tahmini, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenme, Otomatik Kodlama ve Kendini Denetim, Üretken Karşıt Ağlar, Sınıflandırma Başarım Metrikleri, Model Seçimi, Boyut Azaltma, Kümeleme, Regresyon, Kolektif Öğrenme
Dersin Amacı
Bu ders, makine öğreniminin teorisine ve uygulamalarına bir giriş sağlar. Dersin amacı, makine öğrenmesi konularında kapsamlı bir bilgiye sahip olmaları, gerçek dünya problemlerine uygun modeller geliştirebilmeleri ve bunları yaparken Python programlama dilini kullanabilmeleridir.
