Bu dersin amacı, öğrencilere makine öğrenmesinin temel kavramlarını, algoritmalarını ve uygulama alanlarını tanıtarak, analitik düşünme becerilerini geliştirmektir. Bu dersin sonunda öğrenciler, makine öğrenmesi alanında temel bilgi ve becerilere sahip olarak, gerçek dünya problemlerini çözme yetkinliğine ulaşacaklardır.

Bu ders, öğrencilere makine öğrenmesinin temel kavramlarını, algoritmalarını ve uygulama alanlarını tanıtmayı amaçlamaktadır. Dersin başlangıcında makine öğrenmesine giriş yapılmakta ve etik boyutları ele alınmaktadır. Ardından veri ön işleme, model değerlendirme metrikleri ve regresyon analizleri gibi temel konular işlenmektedir. Devamında sınıflandırma algoritmaları olan k-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları, Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri detaylı olarak ele alınmakta; bu yöntemler uygulamalarla pekiştirilmektedir. Dersin son bölümlerinde, kümeleme teknikleri (hiyerarşik ve K-Means) incelenmekte, veri setleri üzerinde analitik çalışmalar yapılmaktadır. Öğrenciler, dönem boyunca yürüttükleri projeler aracılığıyla öğrendikleri yöntemleri gerçek veri setleri üzerinde uygulama fırsatı bulur ve dönem sonunda bu projeleri sunarak değerlendirilirler.

Ders anlatımı, Uygulama, Proje tabanlı etkileşim