Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+UKrediAKTS
6MATH330TREND OLAN MATEMATİKSEL ALGORİTMALAR2+236

Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı MATEMATİK
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Ders, matematiğin çeşitli alanlardaki alt orta düzey uygulamalarını kapsar. Problemler oluşturulduktan sonra çeşitli modeller ve problemi çözmek için uygun matematiksel araçlar uygulanır. Aktif katılımlı uygulama çok önemlidir. Konular, verimli hesaplama, bilgisayar grafikleri ve makine öğrenimi gibi geniş bir alandan gelir.
Dersin İçeriği Veri Analizine Giriş, Veri Analizi ve Makine Öğrenmeleri için Programlama Araçları, Temel Bileşenler Analizi, Tekil Değer Ayrıştırması ve Uygulamaları, İki Değişkenli Doğrusal Regresyon, İkili Lojistik Regresyon, Stokastik Modeller: Markov Zincirleri, Sayfa Sıralama Algoritması, Olasılıksal Sınıflandırma: Naif Bayes Sınıflandırıcı, Modelin Performans ve Kesinliğinin Test Edilmesi, K-En Yakın Komşuluğu Algoritması, Destek Vektör Makineleri
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Öğr.Gör.Dr. Barış ÇİÇEK
Doç.Dr. Berkant USTAOĞLU
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Slavik V. Jablan, Theory of Symmetry and Ornament, Mathematical Institute, 1995
Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2011.
M. J. ZAKI, M. Wagner. Data Mining and Machine Learning, Fundamental Concepts and algorithms, Cambridge University Press, 2020

Ders Yapısı

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Yıl içi sınavları 1 % 30
Kısa sınavlar 6 % 30
Ödevler 0 % 0
Diğer uygulamalar 0 % 0
Laboratuvar uygulamaları 0 % 0
Projeler 0 % 0
Final sınavı 1 % 40
Toplam :
8
% 100

AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Haftalık Ders 28 1 28
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (Ödev, Okuma, Bireysel Çalışma vb.) 8 6 48
Laboratuvar 28 1 28
Sınavlar ve Sınava Hazırlık (Derse Katılım, Sunum, Yarıyıl Sınavı, Final Sınavı, Kısa Sınavlar vb) 8 10 80
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 6 184

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Lineer cebir kavram ve tekniklerini kullanarak problem çözme becerisi
2 Gerçek yaşamdaki problemleri matematik dilinde ifade edebilme ve ortaya çıkan problemleri doğrusal cebir kullanarak çözme becerisi
3 Matematiksel bilgiyi bilgisayar ortamına aktarma becerisi
4 Temel matematiksel bilgileri pratik uygulamalarla pekiştirmek


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Veri Analizine Giriş
2 Veri Analizi ve Makine Öğrenmeleri için Programlama Araçları
3 Temel Bileşen Analizi (PCA)
4 Tekil Değer Ayrıştırması (SVD)
5 Tekil Değer Ayrıştırması Uygulamaları
6 İki Değişkenli Doğrusal Regresyon
7 İkili Lojistik Regresyon
8 Stokastik Modeller: Markov Zincirleri
9 Sayfa Sıralaması Algoritması
10 Olasılıksal Sınıflandırma: Naif Bayes Sınıflandırıcı
11 Modelin Performans ve Kesinliğinin Test Edilmesi
12 K-En Yakın Komşu Algoritması (KNN)
13 Destek Vektör Makineleri (SVMs)
14 Diğer Metodlar
15 Final
16 Final


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14
Tüm 4 4 3 2 3
Ö1 2 3 3 2
Ö2 2 3 2
Ö3 4 3 3 2
Ö4 3

Katkı Düzeyi : 0: Yok 1: Düşük 2: Orta 3: Yüksek 4: Çok Yüksek


https://obs.iyte.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=163339&lang=tr