Akademik Dersler - İçerik

Veri ve metin madenciliğinin temel kavramlarını, yöntemlerini ve araştırma alanlarını analiz eder.
Veri ve metin madenciliğinin temel kavramlarını açıklar.
Veri ve metin madenciliğinin uygulama alanlarını değerlendirir.
Veri ve metin madenciliği süreçlerini analiz eder.
Büyük ölçekli veri ve metin koleksiyonlarının işlenmesi için uygun veri ön işleme ve özellik çıkarım yöntemlerini uygular.
Veri ön işleme ve özellik çıkarım yöntemlerini uygular.
Metin ön işleme tekniklerini kullanır.
Veri ve metin madenciliğinde kullanılan sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralı yöntemlerini karşılaştırır ve değerlendirir.
Farklı sınıflandırma algoritmalarının performanslarını karşılaştırır.
Kümeleme yöntemlerinin avantaj ve dezavantajlarını değerlendirir.
Birliktelik kurallarının elde edilmesi ve yorumlanmasını açıklar.
Bilgi erişimi, doküman analizi ve metin madenciliği problemleri için uygun yöntemler geliştirir.
Bilgi erişimi sistemlerinin temel bileşenlerini açıklar.
Doküman temsil ve indeksleme yöntemlerini uygular.
Metin sınıflandırma ve kümeleme çözümleri geliştirir.
Derin öğrenme, transformer mimarileri ve büyük dil modellerinin veri ve metin madenciliğindeki kullanımını değerlendirir.
Derin öğrenme tabanlı metin işleme yaklaşımlarını karşılaştırır.
Transformer tabanlı modellerin çalışma prensiplerini analiz eder.
Büyük dil modellerinin avantaj ve sınırlılıklarını değerlendirir.