Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+UKrediAKTS
8MATH430MATEMATİĞİN ÇAĞDAŞ UYGULAMALARI2+236

Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı MATEMATİK
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Ders, matematiğin kullanışlı görevlere üst ve ileri düzeydeki uygulamalarını kapsar. Farklı bakış açılarından incelenen problemler ve çok çeşitli matematiksel araçlar olası çözüm yönü olarak tartışılır. Uygulama sonuçları teorik tahminlerle karşılaştırılır. Konular, verimli hesaplama, bilgisayar grafikleri ve makine öğrenimi gibi geniş bir alandan gelir.
Dersin İçeriği Veri Matrisi ve Sayısal Öznitelikler, Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi için Python Temelleri, Çekirdek Yöntemlerine Giriş, Çekirdek Temel Bileşenler Analizi, Kümeleme Teknikleri; K-Ortalama Kümeleme, Kümeleme Teknikleri; Hiyerarşik Kümeleme, Karar Ağacı Sınıflandırıcı, Rastgele Orman Sınıflandırıcı, Doğrusal Diskriminanat Analizi, Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon, Çok Değişkenli Lojistik Regresyon, Metin Analizi, Çekirdek Destek Vektör Makineleri
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Doç.Dr. Berkant USTAOĞLU
Öğr.Gör.Dr. Barış ÇİÇEK
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Christopher M. Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2011.
Slavik V. Jablan, Theory of Symmetry and Ornament, Mathematical Institute, 1995
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 İleri doğrusal cebir kavram ve tekniklerini kullanarak karmaşık problemleri 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 İleri düzey matematiksel bilgiyi pratik uygulamalarla pekiştirmek


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Veri Matrisi ve Sayısal Öznitelikler
2 Makine Öğrenmesi ve Veri Bilimi için Python Temelleri
3 Çekirdek Yöntemlerine Giriş
4 Çekirdek Temel Bileşenler Analizi
5 Kümeleme Teknikleri; K-Ortalama Kümeleme
6 Kümeleme Teknikleri; Hiyerarşik Kümeleme
7 Karar Ağacı Sınıflandırıcı
8 Rastgele Orman Sınıflandırıcı
9 Doğrusal Diskriminanat Analizi
10 Çok Değişkenli Doğrusal Regresyon
11 Çok Değişkenli Lojistik Regresyon
12 Metin Analizi
13 Çekirdek Destek Vektör Makineleri
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=163342&lang=tr