Metrikler, mesafe ölçüleri, sınıflandırma ölçütleri
Independent component analysis · Metrikler · Mesafe ölçümü ve metrikler · Metrik · KL-Divergence · Jenson-Shannon div
Makine Öğrenmesinin Temelleri ELM472 Ders Notları
Fundamentals of Machine Learning — lecture notes, homework, and projects at Gebze Technical University (GTU) Electronics Engineering
Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme, regresyon ve sınıflandırma, Bayesçi karar teorisi, boyut azaltma, kümeleme ve anomali tespiti, yapay sinir ağlarına giriş.
Supervised and unsupervised learning, regression and classification, Bayesian decision theory, dimensionality reduction, clustering and anomaly detection, and an introduction to neural networks.
- 7. Dönem · 2024–2025 Güz
- 11 ders notu
- 11 dijital not
- 1 sınav çalışması
- 5 ödev
- 1 proje
Bu sayfada: Genel Ders Notları Dijital Notlar (LaTeX) Final/Vize Çalışması Ödevler Projeler GitHub Depoları Kaynak Kitaplar
Genel
Ders Notları
Dijital Notlar (LaTeX)
El yazısı notların LaTeX ile yazılmış, aranabilir dijital versiyonları. Şablon ve derleme: latex-sablon.
Uyarı: Dijital notlar, el yazısı notlardan Claude (Anthropic) yardımıyla oluşturulmuştur; yardımcı kaynak olarak hazırlanmıştır ve hata içerebilir. Orijinal notları ve resmi ders kaynaklarını esas alın.
Supervised learning, regresyon, MLE, MMSE ve MAP
Supervised learning · Sınıflandırma · Regresyon · 3 adımımız var · Hastalık tespitinde · İlişki kuralları
Parametrik kestirim, MLE, Gaussian Mixtures, EM
Parametric kestirim · MLE · Yeterli istatistik (Sufficient Statistics) · Bernoulli Distrubution · Gauss Dağılımı · Gaussian Mixtures
Naive Bayes, kernel density ve k-nn
Kitapta non parametrik kısımlara gireceğiz
Karar ağaçları, regresyon ağaçları, ensemble learning
Karar ağaçları , Regresyon ağaçları · Decision tree · Impurity measures · Entropy · Gini Sabiti · Regresyon ağaçları
Feature selection, PCA, SVD, LDA ve kümeleme
1 Feature selection · Subset Selection · Principle Component analizi · Feature Embedding · Eigen faces · Singular value composition
Perceptron, backpropagation, aktivasyon ve PyTorch
ROC curve · sigmoid · Back Propagation · Derin öğrenmede katmanlar artar
CNN, RNN/LSTM, encoding ve TF-IDF
Transfer Learning · Explainable AI · Encoding
NLP: Tokenization, TF-IDF, Word2Vec
NLP (Natural language processing) · Tokenization · Word2Vec · CBOW · Skip gram / n-gram · Global vectors for word Representation (Glove)
Final çalışma notları
Karar ağaçları (Decision tree) · Saflık ölçütleri (Impurity measures) · Regresyon ağaçları · Avantajları · Dezavantajları · Ensemble Learning
Ödevler
Projeler
Şehirlerde anomali tespiti (yörünge kümeleme)
GitHub Depoları
Kaynak Kitaplar
Derste kullanılan kaynaklar (kitapların kendisi telif hakları nedeniyle yayımlanmaz):
- E. Alpaydın — Introduction to Machine Learning, 3rd ed., MIT Press, 2014
- R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork — Pattern Classification, 2nd ed., Wiley, 2001
- H. Brink, J. W. Richards, M. Fetherolf — Real-World Machine Learning, Manning
Aynı dönemin diğer dersleri
Görüntü İşleme · Haberleşme için RF Sistem Tasarımı
GitHub'da klasörü aç← 7. Dönem
Ders materyallerinin hakları ilgili öğretim üyelerine ve GTÜ'ye aittir; eğitim amacıyla paylaşılmıştır.