Öğrencinin farklı problem türleri (sınıflandırma, kümeleme, tahmin vb.) için geliştirilen farklı algoritmaları eldeki veri kümeleri üzerinde uygulayarak anlamlı, yeni ve faydalı bilgiler çıkarması, eldeki veriyi analiz etmek için en uygun algoritmaların hangileri olduğunu belirleyebilmesi ve bu algoritmaların çalışmalarını matematiksel olarak kavrayabilmesi hedeflenmektedir.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme, öğrenme algoritmaları, parametrik ve parametrik olmayan yöntemler, veri önişleme, model seçme ve geçerleme, birleştirilmiş modeller, boyut azaltma, pandas ve scikit-learn python paketleri.

Yüz yüze öğretim, karşılık tartışma, makale inceleme, bilgisayar üzerinde uygulama

Makine Öğrenmesi Teorik Yönleri ve Python Uygulamaları, Sinan Uğuz, Nobel Yayınevi. Uygulamalarla Veri Bilimi, Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi, Abaküs Yayınları,2019 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (Aurélien Géron), O'Reilly, 2019 "