Skip to content
forked from sibirbil/IMO2020

İstanbul'da Makine Öğrenmesi (27 Ocak- 2 Şubat, 2020) - Ders malzemeleri

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

maliozer/IMO2020

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

50 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

İstanbul'da Makine Öğrenmesi, 2020

Bu sayfada 27 Ocak 2020 - 2 Şubat 2020 tarihleri arasında İstanbul'da Utku Karaca ile birlikte verdiğim "Makine Öğrenmesine Giriş" ders notlarını ve video kayıtlarını bulabilirsiniz.

Kendi kurumunda bu dersi vermek isteyen arkadaşlar dersten önce ya da ders sırasında sınıftakilere videoları izleterek ilerleyebilirler. Önceden derslerin izlenmesi halinde, derste uygulamalar yapılabilir ya da makine öğrenmesinin daha ileri konuları işlenebilir.

Video kayıtları çalma listesi için tıklayın

Ders İçeriği

Aşağıda listelediğimiz dersleri bir hafta boyunca, öğleden önce iki saat teori, öğleden sonra ise yine iki saat uygulama dersi olacak şekilde verdik.

Giriş

Güdümlü-güdümsüz öğrenme, bağlanım-sınıflandırma, yanlılık-varyans, Bayes sınıflandırıcı, K-en yakın komşu

Video Kayıtları: Birinci Ders, İkinci Ders

Ders Notları

Uygulama

Doğrusal Bağlanım

Doğrusal bağlanım, kategorik değişkenler, Bayesci yaklaşım, çoklu bağlanım

Video Kayıtları: Birinci Ders, İkinci Ders

Ders Notları

Uygulama

Boyut Küçültme ve Düzenlileştirme

Alt küme seçimi, çıkıntı bağlanımı, lasso, boyut küçültme, ana bileşenler bağlanımı

Video Kayıtları: Birinci Ders, İkinci Ders

Ders Notları

Uygulama

Tekrar Örnekleme ve Model Değerlendirme

Çapraz geçerlilik sınaması, performans ölçümü, model ve algoritma karşılaştırma

Video Kayıtları: Birinci Ders, İkinci Ders

Ders Notları

Uygulama

Sınıflandırma ve Ağaçlar

Lojistik bağlanım, doğrusal ayrımsayıcı çözümleme, karar ağaçları, rassal ormanlar, torbalama ve takviye yöntemleri, destek vektör makineleri

Video Kayıtları: Birinci Ders, İkinci Ders

Ders Notları

Uygulama

Güdümsüz Öğrenme

K-Ortalamalar yöntemi, hiyerarşik ve spektral gruplandırma, matris ayrıştırma, PageRank algoritması

Video Kayıtları: Birinci Ders, İkinci Ders

Ders Notları

Uygulama

Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

Temel ağ yapısı, etkinleştirme fonksiyonları, geri yayılım, evrişimsel sinir ağı, yinelgeli sinir ağı, özkodlayıcı ve güdümsüz derin öğrenme

Video Kayıtları: Birinci Ders, İkinci Ders

Ders Notları

Uygulama

About

İstanbul'da Makine Öğrenmesi (27 Ocak- 2 Şubat, 2020) - Ders malzemeleri

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 94.2%
  • R 5.8%