YBS602


Ders Adı Ders Kodu Bölüm Seviye
VERİ MADENCİLİĞİ YBS602 Yönetim Bilişim Sistemleri Doktora Lisansüstü

Dersin Yarıyılı
(Dersin Dönemi)
Eğitim Öğretim Yöntemleri
Krediler
Teori Uygulama Laboratuar Projeler/Alan Çalışması Seminerler/Çalışma Grupları Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi
02
(Bahar)
45 55 100 3 8

Ders Sorumluları
Dersin Sunulduğu Dil Türkçe (Turkish)
Dersin Türü Zorunlu
Ön Koşul
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Dersin Amacı Bu dersin amacı, veri madenciliğinde kullanılan yöntemlerin tanıtılmasıdır.
Dersin İçeriği Veri madenciliğinde kullanılan temel algoritmalar işlenerek bunların veri inceleme ve analizindeki rolleri üzerinde durulacaktır.
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) Veri madenciliğinde kullanılan teknikler hakkında bilgi ve beceri kazanmak.
Dersin Veriliş Biçimi Örgün Öğretim
Dersin Gidişatı
Hafta Konular
1. Hafta Veri madenciliğine giriş
2. Hafta Çeşitli algoritmalarda kullanılan düzenleme (regularization)
3. Hafta Naive Bayes
4. Hafta Veri setlerinde özellik azaltma yöntemleri
5. Hafta Denetimsiz makine öğrenimi
6. Hafta Denetimsiz makine öğrenimi
7. Hafta Neural Networks kavramı
8. Hafta Neural networks algoritmalarına toplu bakış
9. Hafta Hiper parametre düzenlemeleri
10. Hafta Tensor Flow yaklaşımı
11. Hafta Tensor Flow uygulamaları
12. Hafta Fonksiyon ve grafikler
13. Hafta Doğal dil ve metinler
14. Hafta
Değerlendirme Ölçütleri
  Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav (%) 40
Kısa Sınavlar (%)
Ödevler (%) 20
Uygulamalar (%)
Laboratuar (%)
Projeler/Alan Çalışması (%)
Seminerler/Çalışma Grupları (%)
Final (%) 40
Diğer (%)
Toplam(%) 100
Dersin Kitabı ve/veya Kaynaklar Hands-on machine Learning by Aurelien Geron.
Staj / Uygulama
Program Yeterlilikleri (PY) ve Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) İlişkisi