|
Dersin Dili
|
Türkçe
|
|
Dersin Düzeyi
|
Lisans
|
|
Bölümü / Programı
|
İktisat
|
|
Öğrenim Türü
|
Örgün Öğretim
|
|
Dersin Türü
|
Seçmeli
|
|
Dersin Öğretim Şekli
|
Yüz Yüze
|
|
Dersin Amacı
|
İktisatçılar için Makina Öğrenmesi dersi, öğrencilere ekonometrik ve istatistiksel veri analizini güçlendirecek şekilde, makine öğrenmesi tekniklerinin temellerini öğretmeyi amaçlamaktadır. Bu ders, iktisat ve finans alanlarında veriyi anlamak ve tahminler yapmak için kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerini tanıtacak ve öğrencilerin bu yöntemleri gerçek ekonomik problemleri çözmek için nasıl kullanabileceklerini öğretir.
|
|
Dersin İçeriği
|
Makina Öğrenmesine Giriş
Veri Hazırlığı ve Temizleme
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Model Değerlendirme ve Seçimi
Zaman Serisi Analizi ve Tahmin
Makine Öğrenmesi Uygulamaları ve Ekonometrik Modeller
|
|
Dersin Yöntem ve Teknikleri
|
Anlatım, Uygulama
|
|
Ön Koşulları
|
Yok
|
|
Dersin Koordinatörü
|
Sekreter Turgay Bozan
|
|
Dersi Verenler
|
Dr.Öğretim Üyesi BİLAL ÇAYIR
|
|
Dersin Yardımcıları
|
Yok
|
|
Dersin Staj Durumu
|
Yok
|
Ders Kaynakları
|
Kaynaklar
|
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurélien Géron
|
|
Ders Notları
|
Derse düzenli katılım beklenmektedir.
Öğrenciler dersin her aşamasında aktif olarak yer almalı, ödev ve projeleri zamanında teslim etmelidir.
|
|