Akademik Dersler - Tanıtım

Son Güncelleme Tarihi: 30/09/2026

Ders Kodu - Ders Adı	Ders Türü	Teori + Uygulama	AKTS
ÖVA509 - R ile Makine Öğrenmesine Giriş	I.Yarıyıl	3 +0	6.0

Ders Dili	Türkçe
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Öğretim Elemanları	DOÇ. DR. BAŞAK ERDEM KARA
Dersin Veriliş Biçimi	Uzaktan Öğretim
Dersin Verildiği Yer
Kullanılan Eğitim Platformları
Önkoşullar	Katılımcıların R Programlama Dili ile ilgili temel düzeyde bilgi ve kullanma becerisine sahip olmaları beklenmektedir.
Önerilen Dersler	Katılımcıların derse başlamadan önce, AKADEMA platformunda yer alan \\\"R ile Sosyal Bilimlerde İstatistiğe Giriş\\\" dersini almaları önerilmektedir.
Önerilen Kaynaklar	Lesmeister, C. (2019) Mastering Machine Learning with R. Gürsakal, N. (2017). Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme.
Staj & Uygulama	Bu ders kapsamında staj uygulaması yoktur.
Dersin Amacı

Haftalar	Öğrenme Çıktıları	Konular	Öğretim Yöntemleri
1. hafta		Makine Öğrenmesinin Temelleri
2. hafta		Makine Öğrenmesinin Kullanım Alanları
3. hafta		Eğitim Verisi ve Test Verisi
4. hafta		R Programlama Dili
5. hafta		Sınıflama: k-en yakın komşular, Karar Ağaçları
6. hafta		Sınıflama: Karar Ağaçları
7. hafta		Sınıflama: Yapay Sinir Ağları
8. hafta		Basit Doğrusal Regresyon ve Çoklu Regresyon
9. hafta		Sınıflama ve Regresyona Dayalı R Uygulamaları
10. hafta		Kümeleme: K-ortalamalar ve Hiyerarşik Kümeleme
11. hafta		Modellerin Değerlendirilmesi
12. hafta		Rassal Orman
13. hafta		R Uygulamaları
14. hafta		Derin Öğrenme

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

İçerik girilmemiştir.

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
1.Ara Sınav	1	40
Dönem Sonu Sınavı	1	60
Toplam (%)		100