Akademik Dersler - Öğrenme Çıktıları ile Program Yeterlilik İlişkisi

Son Güncelleme Tarihi: 30/06/2026

0 : Desteklemiyor 1 : Alt seviyede destekliyor 2 : Orta seviyede destekliyor 3 : Üst seviyede destekliyor

Öğrenme Çıktıları		Program Yeterlilikleri
		PY1	PY2	PY3	PY4	PY5	PY6	PY7	PY8	PY9	PY10	PY11	PY12	PY13	PY14	PY15
ÖÇ-1	Öğrenciler bu dersi başarıyla tamamladıklarında; makine öğrenmesinin temel kavramlarını, öğrenme türlerini ve algoritma seçimi kriterlerini kavrayarak gerçek dünya veri setleri üzerinde eksik veri analizi, özellik ölçeklendirme ve veri ayırma gibi ön işleme adımlarını gerçekleştirebilecek, doğrusal/lojistik regresyon, karar ağaçları ve destek vektör makineleri gibi denetimli öğrenme algoritmaları ile K-ortalamalar ve hiyerarşik kümeleme gibi denetimsiz öğrenme modellerini başarıyla uygulayabilecek, ayrıca boyut indirgeme tekniklerini kullanarak veri karmaşıklığını azaltırken, karışıklık matrisi, çapraz doğrulama ve hiperparametre optimizasyonu yöntemleriyle modellerin performansını bilimsel bir yaklaşımla değerlendirip uçtan uca etkili makine öğrenmesi projeleri geliştirebilecek yetkinliğe ulaşacaklardır.	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-