Ders Tarihi | Saati |
---|---|
03-07 Şubat | 3 |
Ünite |
---|
Konu |
2.5. DİĞER GÖZETİMLİ ÖĞRENME ALGORİTMALARI 2.5.1. K En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors-K-NN) 2.5.2. Karar Ağacı (Decision Tree) |
Öğrenme Çıktısı |
Gözetimli Öğrenme algoritmalarını kullanarak makine öğrenmesini gerçekleştirir. |
Aciklama |
Öğretim Teknikleri |
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama |
Araç-Gereç |
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları |
Ölçme |
Etkinlik |
Ders Tarihi | Saati |
---|---|
27-31 Ocak | 3 |
Ünite |
---|
Konu |
YARI YIL TATİLİ (20 OCAK - 3 ŞUBAT) |
Öğrenme Çıktısı |
Aciklama |
Öğretim Teknikleri |
Araç-Gereç |
Ölçme |
Etkinlik |
Ders Tarihi | Saati |
---|---|
20-24 Ocak | 3 |
Ünite |
---|
Konu |
YARI YIL TATİLİ (20 OCAK - 3 ŞUBAT) |
Öğrenme Çıktısı |
Aciklama |
Öğretim Teknikleri |
Araç-Gereç |
Ölçme |
Etkinlik |
Ders Tarihi | Saati |
---|---|
13-17 Ocak | 3 |
Ünite |
---|
Konu |
2.4.7. Eşikleme ve Yarışmalı Sınıflandırma 2.4.8. R Kare ile Regresyon Modellerinin Değerlendirilmesi 2.4.9. Regresyon Uygulamaları |
Öğrenme Çıktısı |
Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. |
Aciklama |
Öğretim Teknikleri |
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama |
Araç-Gereç |
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları |
Ölçme |
Etkinlik |
Ders Tarihi | Saati |
---|---|
06-10 Ocak | 3 |
Ünite |
---|
Konu |
2.4.4. Polinominal Regresyon (Polynominal Regression) 2.4.5. Lojistik Regresyon (Lojistic Regression) 2.4.6. Tahmin Modellerinin Değerlendirilmesi En Küçük Kareler Yöntemi |
Öğrenme Çıktısı |
Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. |
Aciklama |
Öğretim Teknikleri |
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama |
Araç-Gereç |
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları |
Ölçme |
Etkinlik |
Ders Tarihi | Saati |
---|---|
30 Aralık-03 Ocak | 3 |
Ünite |
---|
Konu |
2.4. REGRESYON ANALİZİ VE TÜRLERİ 2.4.1. Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Regresyon 2.4.2. Basit Doğrusal Regresyon 2.4.3. Çoklu Doğrusal Regresyon 1.Dönem 2.Sınav |
Öğrenme Çıktısı |
Regresyon Analizini ve yöntemlerini bilir. |
Aciklama |
Öğretim Teknikleri |
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama |
Araç-Gereç |
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları |
Ölçme |
Etkinlik |
Ders Tarihi | Saati |
---|---|
23-27 Aralık | 3 |
Ünite |
---|
Konu |
2.3.6. Denetimli (Gözetimli) Öğrenme Modellerinde Değerlendirme 2.3.7. Denetimsiz (Gözetimsiz) Öğrenme Modellerinde Değerlendirme |
Öğrenme Çıktısı |
Makine öğrenmesi için kullanılan algoritmaları tanır. |
Aciklama |
Öğretim Teknikleri |
Anlatım, gösterip yaptırma, soru cevap, grup çalışması, beyin fırtınası, uygulama |
Araç-Gereç |
Bilgisayar, akıllı tahta/projeksiyon, ağ cihazları, ders kitabı, ağ yazılımları |
Ölçme |
Etkinlik |
Mehmet Akif Ersoy’u Anma Haftası |
Bu alana reklam verebilirsiniz.