1. hafta |
Giriş, makine öğrenmesi kavramları, yazılım araçları |
2. hafta |
Temel olasılık ve doğrusal cebir konuları |
3. hafta |
Gözetimli öğrenme, en yakın k komşu (k-NN) |
4. hafta |
Doğrusal yöntemler |
5. hafta |
Saf Bayes sınıflayıcı |
6. hafta |
Destek vektör makineleri (SVM) |
7. hafta |
Karar ağaçları |
8. hafta |
Topluluk yöntemleri |
9. hafta |
Yapay sinir ağları |
10. hafta |
Veri kümesi dönüşümleri, model değerlendirme, öznitelik seçimi |
11. hafta |
Gözetimsiz yöntemler |
12. hafta |
Öbekleme |
13. hafta |
Anomali yakalama, temel bileşen analizi |
14. hafta |
Pekiştirme öğrenmesi, derin öğrenme: evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları, otokodlayıcı, üretici modeller |