1. Anasayfa

Ders Notları

100% Complete (success)
Dikkat !!! Lütfen okuyunuz ...

Öğretim Üyesi (Üyeleri): Prof. Dr. Alper Taner *

(*) Ders notu girebilmek için, bu alanda kendi isminiz yazıyor olmalı...

  • Bologna verilerinin girilmesi;
    ubys.omu.edu.tr adresinden,
    ÜBYS' de Öğretim Elemanları yetkisi seçilmeli... Öğretim elemanı danışmanlık işlemlerinden yapabilirsiniz...
Yıl: 2024, Dönem: Bahar
TMB627, Tarımda Makine Öğrenmesi (mufredatId:6634, dersId: 122684, programId: 5086)
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Makine Öğrenmesine Giriş, Karar Ağaçları, Örnek Tabanlı Öğrenme, Bayesçi Öğrenme, Lojistik Regresyon, Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu Algoritması, Model Seçimi, Özellik Seçimi.

Dersin İçeriği

Sinan Uğuz, 2019. Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri Ve Python Uygulamaları İle Bir Yapay Zaka Ekolü, Nobel Yayınevi.

Dersin Amacı

Makine Öğrenmesi konularına ait teorik konuların tarım alanında uygulama örnekleri ile birlikte öğretilmesidir.

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Makine Öğrenmesinde Temel Kavramlar
2 Veri Ön İşleme
3 Performans Değerlendirme Ölçütleri
4 Karar Ağaçları
5 Örnek Tabanlı Öğrenme
6 Bayesçi Öğrenme
7 Lojistik Regresyon
8 Sinir Ağları
9 Ara Sınav
10 Destek Vektör Makineleri
11 K-En Yakın Komşu Algoritması
12 Model Seçimi ve Özellik Seçimi
13 Uygulama
14 Uygulama
15 Uygulama