Akademik Dersler - Tanıtım

Son Güncelleme Tarihi: 21/07/2026

Ders Kodu - Ders Adı	Ders Türü	Teori + Uygulama	AKTS
VBA200 - Makine Öğrenmesi I: Gözetimli Öğrenme	IV.Yarıyıl	3 +1	6.0

Ders Dili	İngilizce
Ders Türü	Zorunlu Dersler
Öğretim Elemanları	ARAŞ. GÖR. DR. ÖNDER DORAK
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz Yüze
Dersin Verildiği Yer
Kullanılan Eğitim Platformları
Önkoşullar
Önerilen Dersler
Önerilen Kaynaklar
Staj & Uygulama
Dersin Amacı

Haftalar	Öğrenme Çıktıları	Konular	Öğretim Yöntemleri
1. hafta		Gözetimli öğrenme temelleri: Matematiksel temeller
2. hafta		Model eğitimi ve değerlendirme mantığı
3. hafta		Değerlendirme metrikleri: Sağlam çapraz doğrulama stratejileri
4. hafta		ROC-AUC eğrileri ve kesinlik-duyarlılık ödünleşimleri
5. hafta		Karmaşıklık matrislerini analiz etme
6. hafta		Model optimizasyonu: Hiperparametre ayarlaması
7. hafta		Özellik seçimi yöntemleri
8. hafta		Sınıf dengesizliğini işleme
9. hafta		Model yanlılığını ve varyansını teşhis etme
10. hafta		Regresyon modelleri: Doğrusal regresyon
11. hafta		Lojistik regresyon uygulamaları
12. hafta		Sınıflandırma algoritmaları: Karar ağaçları
13. hafta		Rastgele ormanlar ve K-en yakın komşular
14. hafta		Destek vektör makineleri

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Toplam (%)