| 1 |
Bölüm 1 |
Açılış Dersi, Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliğine Giriş |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 2 |
Bölüm 1 |
Veriye Dayalı Öğrenme Stratejileri, Danışmanlı ve Danışmansız Öğrenme Algoritmaları |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 3 |
UCI Machine Learning Repository |
Veri Madenciliği Uygulama Alanları ve Örnekler |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 4 |
Bölüm 3 |
Veri Madenciliği Yazılımları ve R Diline Giriş |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 5 |
Bölüm 3 |
R Dilinde Temel Komutlar ve Örnekler |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 6 |
Bölüm 1.6 |
Veri Ön İşleme ve Uygulamaları, Öğrenme ve Test Veri Setleri, Performans Değerlendirme ve Ölçme |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 7 |
Bölüm 2.2, Bölüm 4.1 |
Sınıflandırma: k-En Yakın Komşu Algoritması ile Model Kurma, Performans Değerlendirme ve R Dili ile Uygulama |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 8 |
- |
ARA SINAV |
- |
| 9 |
Bölüm 2.3, Bölüm 4.2 |
Sınıflandırma: Naïve Bayes Algoritması ve R Dili ile Uygulama |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 10 |
Bölüm 2.5, Bölüm 4.4 |
Sınıflandırma: Karar Ağacı Algoritması ve R Dili ile Uygulama |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 11 |
Bölüm 2.6, Bölüm 4.5 |
Kümeleme: k-Ortalamalar Algoritması ve R Dili ile Uygulama |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 12 |
- |
Birliktelik Analizi: Apriori Algoritması ve R Dili ile Uygulama |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 13 |
- |
Metin Madenciliği: Sentiment Analizi ve R Dili ile Uygulama-1 |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 14 |
- |
Metin Madenciliği: Sentiment Analizi ve R Dili ile Uygulama-2 |
Anlatım, Tartışma, Uygulama |
| 15 |
- |
Proje Ekip Sunumları |
Sunum |
| 16 |
- |
FİNAL |
- |
| 17 |
- |
FİNAL |
- |