Makine Öğrenmesine Giriş
Çorlu Mühendislik FakültesiBilgisayar Mühendisliği (İÖ)
- Kodu
- BMSB406
- Yarıyılı
- 2026-2027 Güz Yarıyılı
- Teorik
- 3
- Uyg.-Lab
- 0-0
- Kredi
- 3
- AKTS
- 5
- Dersin türü
- Seçmeli
- Düzeyi
- Lisans
- Dili
- Türkçe
- Kategorisi
- Uzmanlık / alan dersleri
- Ön koşul (tavsiye)
- Bu ders için ön koşul olmamakla birlikte veri madenciliği ve istatistik biliminin temel bilgilerine sahip olmak tavsiye edilir.
- Dersi veren
- Dr. Öğr. Üyesi ERKAN ÖZHAN
Dersin amacı
Bu dersin amacı, öğrencilerin günümüz teknolojilerinden biri olan makine öğrenmesi kavramını öğrenmesi, bileşenlerini ve çalışma mantığını kavraması aynı zamanda teknik terimler hakkında da bilgi sahibi olmasıdır. Bu ders ayrıca; öğrenen makineler kavramını, makine öğrenmesinin temel mantığı ve algoritmaları, algoritmaların çalışma mantığı, kullanım alanları, performans ölçümünde kullanılan metrikler ve öğrenme türlerine ait bilgileri kazandırmayı amaçlar.
Öğrenme çıktıları
- ÖÇ-1Veri ve bilgi kavramlarını açıklar ve farklarını bilir
- ÖÇ-2Makine öğrenmesi kavramını bilir
- ÖÇ-3Öğrenme türlerini kavrar
- ÖÇ-4Sınıflandırma, kümeleme, birliktelik analizini anlar
- ÖÇ-5Öğrenme performansını ölçmekte kullanılan terimleri bilir
- ÖÇ-6Makine öğrenmesi algoritmalarının başlıcalarını bilir ve hesaplama mantığını kavrar
Dersin içeriği
Dersin içeriğinde, makine öğrenmesinin temel mantığı ve algoritmaları, algoritmaların çalışma mantığı, kullanım alanları, performans ölçümünde kullanılan metrikler ve öğrenme türleri başlıca bulunmaktadır.
Haftalık konular
| Hafta | Konu | Ön hazırlık / yöntem |
|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka ve İlişkili Kavramlar | Russell S, Norvig P. Artificial Intelligence A Modern Approach Third Edition.; 2010. doi:10.1017/S0269888900007724 www.erkanhoca.com sitesinde Dosyalar |
| 2 | Makine Öğrenmesinin Tanımı, Geçmişi, Kullanım Alanları | Alpaydın E. Introduction to Machine Learning. 2nd ed. Cambridge, Massachusetts, London, England,: MIT Press; 2010. |
| 3 | Veriyi anlama ve yönetme | Witten IH, Frank E, Hall MA, Pal CJ. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.; 2017. doi:10.1016/C2009-0-19715-5 |
| 4 | Öğrenme Türleri | Mohammed M, Khan MB, Bashier EBM. Machine Learning: Algorithms and Applications. Taylor & Francis; 2016. https://books.google.com.tr/books?id=NMDBDAAAQBAJ. |
| 5 | Gözetimli Öğrenme | Gollapudi S. Practical Machine Learning. Packt Publishing; 2016. |
| 6 | Gözetimsiz Öğrenme | Alpaydin E. Machine Learning: The New AI. MIT Press; 2016. Witten IH, Frank E, Hall MA, Pal CJ. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.; 2017. doi:10.1016/C2009-0-19715-5 |
| 7 | Sınıflandırma ve Algoritmalar | Mohammed M, Khan MB, Bashier EBM. Machine Learning: Algorithms and Applications. Taylor & Francis; 2016. https://books.google.com.tr/books?id=NMDBDAAAQBAJ. Bell J. Machine Learning: Hands-on for Developers and Technical Professionals. John Wiley & Sons; 2014. |
| 8 | Bayes Ağları | Witten IH, Frank E, Hall MA, Pal CJ. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.; 2017. doi:10.1016/C2009-0-19715-5 |
| 9 | Temel İstatistik Terimleri ve Hesaplamaları | Dangeti P. Statistics for Machine Learning. BIRMINGHAM - MUMBAI: Packt Publishing; 2017. https://books.google.com.tr/books?id=C-dDDwAAQBAJ. |
| 10 | Eğitim, Test ve Doğrulama İşlemleri | Witten IH, Frank E, Hall MA, Pal CJ. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.; 2017. doi:10.1016/C2009-0-19715-5 |
| 11 | Makine Öğrenmesinde Değerlendirme Ölçütleri | Ramasubramanian K, Singh A. Machine Learning Model Evaluation. In: Machine Learning Using R. Berkeley, CA: Apress; 2017:425-464. doi:10.1007/978-1-4842-2334-5_7 |
| 12 | Confusion Matrisi, ROC Eğrisi | Dangeti P. Statistics for Machine Learning. BIRMINGHAM - MUMBAI: Packt Publishing; 2017. https://books.google.com.tr/books?id=C-dDDwAAQBAJ. Witten IH, Frank E, Hall MA, Pal CJ. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.; 2017. doi:10.1016/C2009-0-19715-5 |
| 13 | Karar Ağaçları ve Algoritmalar | Sullivan W. Decision Tree and Random Forest - Machine Learning and Algorithms: The Future Is Here! CreateSpace Independent Publishing Platform; 2018. https://books.google.com.tr/books?id=x-u_tAEACAAJ. |
| 14 | Kümeleme ve Algoritmalar | Mohammed M, Khan MB, Bashier EBM. Machine Learning: Algorithms and Applications. Taylor & Francis; 2016. https://books.google.com.tr/books?id=NMDBDAAAQBAJ. Witten IH, Frank E, Hall MA, Pal CJ. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.; 2017. doi:10.1016/C2009-0-19715-5 |
| 15 | Model Oluşturma ve Kullanma, Büyük Veri, Dağıtık Hesaplama | Mohammed M, Khan MB, Bashier EBM. Machine Learning: Algorithms and Applications. Taylor & Francis; 2016. https://books.google.com.tr/books?id=NMDBDAAAQBAJ. Witten IH, Frank E, Hall MA, Pal CJ. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.; 2017. doi:10.1016/C2009-0-19715-5 Hurwitz J, Nugent A, Halper F, Kaufman M. Big Data for Dummies.; 2013. |
| 16 | Final Sınavı | Tüm ders kaynakları. |
Kaynaklar ve materyaller
- Ders notu
- Jason Bell,\\"Machine Learning Hands-On for Developers and Technical professionals\\", 2016, John Wiley & Sons, Inc.
John Paul Mueller and Luca Massaron,\\"Machine Learning\\", 2016, John Wiley & Sons, Inc.
www.erkanhoca.com ders notu - Diğer kaynaklar
- Webofscience
- Dokümanlar
- www.erkanhoca.com dan indirilebilir.
- Ödevler
- www.erkanhoca.com dan indirilebilir.
- Sınavlar
- www.erkanhoca.com dan indirilebilir.
Değerlendirme
- Alan Çalışması 1 %20
- Arasınav 1 %30
- Dönem Sonu Sınavı %50
Program çıktıları ile ilişkisi
- PÇ-1A. Matematik, fen bilimleri ve Bilgisayar Mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, Bilgisayar mühendisliği alanına özgü karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi.
- PÇ-2B. Bilgisayar Mühendisliği alanında karmaşık mühendislik problemlerini tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
- PÇ-3C. Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
- PÇ-4D. Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
- PÇ-5E. Bilgisayar Mühendisliği alanında karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
- PÇ-6F. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
- PÇ-7G. Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
- PÇ-8H. Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği konusunda farkındalık; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
- PÇ-9I. Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk ve mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
- PÇ-10J. Bilgisayar Mühendisliği alanında proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
- PÇ-11K. Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; Bilgisayar mühendisliği çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
| ÖÇ-1 | ÖÇ-2 | ÖÇ-3 | ÖÇ-4 | ÖÇ-5 | ÖÇ-6 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PÇ-1 | 4 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| PÇ-2 | 4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 4 |
| PÇ-3 | 3 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| PÇ-4 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 4 |
| PÇ-5 | 4 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 |
| PÇ-6 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| PÇ-7 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| PÇ-8 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| PÇ-9 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| PÇ-10 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| PÇ-11 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 |
AKTS iş yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre | Toplam |
|---|---|---|---|
| Diğer | 16 | 0.5 | 8 |
| Sınıf dışı ders çalışma süresi(ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 3.5 | 56 |
| Yarıyıl Sınavı | 1 | 20 | 20 |
| Ara Sınav 1 | 1 | 10 | 10 |
| Ders süresi(sınav haftası dahildir: toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Toplam iş yükü | 142 | ||
| Toplam iş yükü / 30 | 5 | ||
| Dersin AKTS kredisi | 5 | ||