Makine Öğrenmesi Temelleri (BTBS218)
Makine öğrenmesi alanı, verilerden öğrenerek performansını artıran geniş bir otomatik yöntem yelpazesini kapsamaktadır. Bu ders, öğrencilere makine öğrenmesinin temel kavrayışını ve programlama yetkinliklerini kazandırmayı hedeflemektedir; ileri düzey matematik veya istatistik bilgisi gerektirmez. Teorik bilgiler, pratik uygulamalarla desteklenmektedir. Öğrenciler, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi makine öğrenmesinin temel prensiplerini öğrenirler. Ders kapsamında, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri, Naif Bayes ve Kümeleme yöntemleri gibi yaygın kullanılan algoritmalar ile model değerlendirme teknikleri ve veri ön işleme adımları aktarılır.