Akademik Dersler - Tanıtım

Son Güncelleme Tarihi: 21/07/2026

Ders Kodu - Ders Adı	Ders Türü	Teori + Uygulama	AKTS
VBA301 - Makine Öğrenmesi II: Gözetimsiz Öğrenme	V.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		Gözetimsiz öğrenme: Örüntü keşfi kavramları
2. hafta		Kümeleme kavramlarına genel bakış
3. hafta		Kümeleme algoritmaları: k-ortalamalar ve K-medoidler
4. hafta		Hiyerarşik kümeleme metodolojileri
5. hafta		Yoğunluk tabanlı uzamsal kümeleme (DBSCAN)
6. hafta		Boyut indirgeme: PCA teorisi
7. hafta		Görselleştirme için PCA uygulaması ve t-SNE
8. hafta		UMAP ve faktör analizi
9. hafta		Birliktelik kuralları: Apriori algoritması
10. hafta		Pazar sepeti analizi
11. hafta		Destek/güven/lift parametrelerini değerlendirme
12. hafta		Temel öneri sistemleri oluşturma
13. hafta		Anomali tespiti: Aykırı değerleri belirleme
14. hafta		İzolasyon ormanları, tek sınıflı SVM'ler, dolandırıcılık tespiti

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

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