| Kod |
Ders Adı |
Dili |
Türü |
| EHB 328E |
İşaret İşleme için Makine Öğrenmesi |
İngilizce |
Seçmeli |
| Kredi |
AKTS |
Ders |
Uygulama |
Laboratuvar |
| 3 |
6 |
3 |
0 |
0 |
| Dersin Önşartı ve Sınıf Kısıtı |
| Ders Önşartı |
(MAT 271 MIN DD
veya MAT 271E MIN DD
veya EEF 271 MIN DD
veya EEF 271E MIN DD)
ve (MAT 281 MIN DD
veya MAT 281E MIN DD
veya EEF 281 MIN DD
veya EEF 281E MIN DD
veya EEF 206 MIN DD
veya EEF 206E MIN DD)
|
| Sınıf Kısıtı |
Yok |
| Ders Tanımı |
Ders kapsamı şu başlıkları içerecektir: Veri güdümlü gösterimler. Temel Bileşen Analizi (TBA) ve Çekirdek TBA. Bağımsız
Bileşen Analizi. Negatif olmayan Matris Faktörizasyonu. Sözlük tabanlı, seyrek ve aşırı-tam veri gösterimleri. Düşük ranklı
matris gösterimleri. Regresyon ve doğrusal kestirim. Olasılıksal Dereceli Azalma ve LMS uyarlamalı süzgeçler. Kümeleme ve
sınıflandırma. Sinirsel ağlar. Evrişimsel sinirsel ağlar, bu ağların işaret ve görüntü işleme uygulamaları. Ders önkoşulu olarak,
iyi derecede olasılık teorisi, doğrusal cebir ve işaret ve sistemler teorisi bilgisi gerekmektedir. Ders dönem projesi ve ödevleri
yazılım tabanlı benzetimler gerektirecektir.
|
|
