| Ders Dili |
Türkçe |
| Ders Türü |
Seçmeli Dersler |
| Öğretim Elemanları |
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAŞAK ERDEM KARA |
| Dersin Veriliş Biçimi |
Uzaktan Öğretim |
| Dersin Önkoşulları |
Katılımcıların R Programlama Dili ile ilgili temel düzeyde bilgi ve kullanma becerisne sahip olmaları beklenmektedir. |
| Önerilen Dersler |
Katılımcıların derse başlamadan önce, AKADEMA platformunda yer alan \"R ile Sosyal Bilimlerde İstatistiğe Giriş\" dersini almaları önerilmektedir. |
| Okuma Listesi |
Lesmeister, C. (2019) Mastering Machine Learning with R. Gürsakal, N. (2017). Makine Öğrenmesi ve Dersin Öğrenme. |
| Değerlendirme |
Ödev ve Sınav |
| Staj & Uygulama |
Bu ders kapsamında staj uygulaması yoktur. |
| Katalog İçeriği |
Makine Öğrenmesinin Temelleri: Farklı alanlardaki uygulamaları, Eğitim verisi, Test verisi; R Dilinin Temelleri: Temel kavramlar, Veri türleri ve yapıları, Veri çerçevesi, Veriyi içe ve dışa aktarma; Sınıflama: K-en yakın komşular, Karar ağaçları, Yapay sinir ağları; Regresyon: Basit doğrusal regresyon, Çoklu doğrusal regresyon; Kümeleme: K-ortalamalar yöntemi, Hiyerarşik kümeleme; Modellerin Birleştirilmesi: Modelleri değerlendirme, Rassal orman; Derin Öğrenme: Derin sinir ağları. |
Anadolu Üniversitesi 
Türkçe 
İngilizce