Makine Öğrenmesi (AING356)
Örüntü, özellik ve örüntü sınıflarının tanımı. Örüntü tanımada gürültü. Karar kuralları, karar sınırları, diskriminant fonksiyonları ve sınıflandırıcılar. Bayes sınıflandırıcıları, Bayes karar kuralları, Bayes diskriminant fonksiyonu, minimum-hata sınıflandırması, minimum-risk sınıflandırması, Normal dağılımlar için Bayes diskriminant fonksiyonları. En yakın ortalama ve kuadratik diskriminant sınıflandırma. Parametrik sınıflandırma, maksimum-olabilirlik ve Bayesian parametre tahmini. Parzen pencere yaklaşımı kullanılarak parametrik olmayan yoğunluk tahmini. Temel bileşen analizi ve Fisher'in doğrusal diskriminant analizi kullanılarak boyutluluğun azaltılması. Genelleştirilmiş doğrusal diskriminant fonksiyonları. Percepton algoritması, gradyan inişi kullanarak eğitimi. Doğrusal sınıflandırıcıları eğitmek için en küçük kareler yöntemi. Doğrusal olmayan sınıflandırma. Doğrusal ayırma kullanarak VE ve VEYA problemlerinin çözümü. İki katmanlı perceptron kullanarak XOR problemi çözümü. Geriye yayılım algoritması kullanarak ileri beslemeli bir ağın eğitilmesi. Geniş marjlı karar sınırları. Büyük marjlı sınıflandırma için destek vektör makineleri.