Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	ENM529 - Makine Öğremesi için Optimizasyon
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Ders Dili	Türkçe
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	7.5
Öğretim Elemanları	DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ GÜLÇİN DİNÇ YALÇIN
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz yüze
Dersin Önkoşulları	-
Önerilen Dersler	-
Okuma Listesi	-
Değerlendirme	Arasınav, proje, final
Staj & Uygulama	-
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Haftalar	Konular
1. hafta	Optimizasyon, makine öğrenmesi ve dışbükeylik
2. hafta	Makine öğrenmesi için dışbükey optimizasyon
3. hafta	Makine öğrenmesi problemlerinin genel formülasyonu ve Makine öğrenmesi problemi: Destek Vektör Makineleri
4. hafta	Makine öğrenmesi problemi: Destek Vektör Makineleri
5. hafta	Makine öğrenmesi problemi: Lojistik Regresyon
6. hafta	Gradyant iniş yöntemi
7. hafta	Gradyant iniş yönteminde çizgi arama
8. hafta	Stokastik gradyant iniş yöntemi
9. hafta	Hata azaltma yöntemleri
10. hafta	Adaptif Yöntemler
11. hafta	Birinci dereceden yöntemlerin yakınsaklık analizi
12. hafta	İkinci dereceden yöntemler
13. hafta	Stokastik BFGS ve L-BFGS yöntemleri
14. hafta	İkinci dereceden yöntemlerin yakınsaklık analizi

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
1.Ara Sınav	1	30
Ödev	1	30
Dönem Sonu Sınavı	1	40
Toplam (%)		100