Makine Öğrenmesinin Felsefesi ve Matlab Uygulamaları

🎉 Makine Öğrenmesinin Felsefesi ve Matlab Uygulamaları 🤖

Kurum Açıklaması: Sayın öğrenciler,

Sizler için bu derste Makine Öğrenmesinin Hazır Kütüphane Kullanmadan Gerçeklenmesi ve Olasılık Teorisinin Bulunuşu adı verilen bir yolculuğa ataldığım. Makine öğrenmesi ve yapay zeka alanındaki matematiksel, felseki ve teknik zeminleri inceleyerek, kütüphanelerinizin içinde değil, doğan bir şekilde bu konularda kanıtlayacağız. Bu süreçte, özellikle yapay zeka ve makine öğrenmesi felsefesi, optimizasyon yöntemleri, sınıflama işlemleri ve olasılık teorisi konularında gündel bir bilgi kazanacağız. Hem teorik hem de pratik açıdan dersten geçirebilirsiniz.

Konu Başlıkları ve Anlayışı:

• Makine Öğrenmesinin Felsefesi ve Türleri: Makine öğrenmesi, yapay zeka'nin temelini oluşturan alandır. Bu derste, bu felsefi yaklaşımın tüm yönlerini ve çeşitlerini keşfedeyiz.

• Optimizasyon Yöntemleri: Sıklık olarak kullanılan eğim algoritmaları ve türevlerinin, karmaşık optimizasyon problemlerine çözme yolu oluşturduğu yerde anlayacağız.

• Sınıflama ve Temel Yapay Sinir Ağları: Lojistik regresyon kullanımı ve perceptron gibi temel sınıflama işlemlerinin nasıl uygulanacağını keşfedeceğiz.

• Yapay Sinir Ağları ve Geri Yayılımlı Öğrenme: Neural Network yapıları ve geri yayılımlı öğrenme algoritması (Backpropagation Algorithm) için temel bir anlayış sağlayacağız.

• Olasılık Teorisi: İstatistiksel olasılıkla tanışan yapay zeka araçlarının kullanımında olasılık teorisinin rollini fark edeceğiz.

• Kovaryans, Varyans ve Ortalama Değer: Olasılıksal kavramların açıklaması yaparak, bu konularda matlab uygulamalarından en iyi şekilde yararlanabileceğinizi sağlayacağız.

• Olasılıksal Yoğunluk Fonksiyonları ve Matlab Uygulaması: Olasılıksal yoğunluk fonksiyonları (PDF) ve Geri Imza Modeli (GMM)'nin kullanımında Matlab'da pratik yapıler uygulayacağız.

• Olasılıksal Karışım Fonksiyonları ve Matlab Uygulaması: Sınıflama işlemlerinde kullanılan olasılıksal karışım fonksiyonlarını ele alacağız ve bu teknikleri Matlab ortamında uygulayacağız.

Öğrenici Bilgileri: Bu derste, Mehmet İŞCAN öğrenci tarafından konularımızla yüzyıl yıldız döngüsüzde keşfetmeyecekleriz. İşte bu süreci nasıl tamamlayacağız:

1. Başlangıç ve Giriş: Makine öğrenmesinin felsefesi ve tarihine baktığımız, derstinizi olarak kullanabileceğiniz temel bir çerçeve oluşturacağız.

2. Optimizasyon Yöntemleri: Lineer ve düşük süre optimizasyon yöntemlerini, özellikle cihaz seçimi probleminde uygulama fırsatlarını keşfetmeyecektir.

3. Perceptron ve Lojistik Regresyon: Temel sınıflandırma yöntemlerini, gerçek dünya verileriyle test etmeye ve modelini iyileştiremeyecektir.

4. Neural Networklar ve Backpropagation: Yapay sinir ağlarını nasıl tanımlayacağız ve hangi veri setlerle eğitimde kullanacağımızı öğrenirecektir.

5. Olasılık Teorisi ve Yapay Sinir Ağları: Olasılık teorisinin yapay sinir ağlarındaki kullanımını ve bu araçların nasıl bir araya geliştirilebileceğini keşfetmeyecektir.

6. Olasılıksal Yoğunluk Fonksiyonları: Olasılık teorisinde kullanabileceğiniz güçlü aracıların temelini öğrenirecektir ve bu konseptleri gerçek dünya verileriyle uygulayarak deneyim kazanacağız.

7. Olasılıksal Karışım Fonksiyonları ve Sınıflandırma: Geri imza modelini (GMM) ve karmaşık sınıflandırma problemlerine olanak tanıyan olasılıksal karışım fonksiyonlarını ele alacağız.

8. Proje ve Uygulama: Öğrendikleriniz bilgileri bir proje çerçevesinde uygulayarak, makine öğrenmesi tekniklerini gerçek dünya problemlere nasıl uygulayabileceğinizi gösteren bir şekilde deneyebilirsiniz.

Bu derste, teorik bilgileriniz ve pratik uygulamalarınız her iki yönünde geliştirebileceğinizi sanıyorum. Öğrenmeye devam etmeniz ve sorusunuz olursa, mutluyla yardımcı olurum. Çıkış dönümünde yapacağınız uzman birçok öğrenci olarak bilmeniz gereken her şey buradayız ve size yardıma gelmeyi hayran kalmalıyım.

Sık Sık Sorular (FAQ), Önlü Görüntüler, Araştırma Makaleleri ve Önemli Kaynaklar gibi destekli yapılar bulunabilir ve derste sürerken size yardımcı olacak olacaktır. İyi çalışmalar dilerim ve hoş bir seyahat chers amis!