TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ |
| EKONOMETRİ (YL) (TEZLİ) | |
| Kod | IEM751 |
| Ad | Makine Öğrenmesi |
| Dönem | 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz ve Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Salih ÇAM |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Yapılandırılmış (structured) veya yarı yapılandırılmış (semi-structured) verilerileri görselleştirilmesi, analiz edilmesi ve yorumlanması amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği
Veri Görselleştirilmesi, Doğrusal Regresyon Modeli, Sınırlı Bağımlı Değişkenli Modeller, Yapay Sinir Ağları Algoritması, Destek Vektör Makinesi (SVM), En Yakın K Komşu Algoritması ve Karar Ağaçları konularını içermektedir.
Dersin Ön Koşulu
Herhangi bir ön koşul gerekmemektedir.
Kaynaklar
KOÇ, D. T. (Ed.). (2022). Ekonomide Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme ve Uygulamaları. Akademisyen Kitabevi. Özdemir, M. (2020). R ile programlama ve makine öğrenmesi. Nobel Akademik Yayıncılık.
Notlar
Ders notları
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Veri yapılarını tanır. |
| ÖÇ02 | Verileri görselleştirir. |
| ÖÇ03 | Veriye uygun tahmin modelini belirler. |
| ÖÇ04 | Bir ekonometri paket programı kullanarak ilgili modeli tahmin eder. |
| ÖÇ05 | Analizdeki olası sorunları tespit eder ve düzeltir. |
| ÖÇ06 | Makine öğrenmesine dayalı elde ettiği model çıktılarını yorumlar. |
| ÖÇ07 | Model çıktılarını kullanarak çıkarım yapar. |
| ÖÇ08 | İleriye dönük tahmin yapar. |
| ÖÇ09 | Tahmin sürecini değerlendirir ve model iyileştirmesi yapar. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında güncel kavramları açıklar | |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında sahip olduğu bilgiler arasındaki ilişkileri açıklar | 4 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanında sahip olduğu bilgilerin İktisat, İşletme ve diğer sosyal bilimlere nasıl uygulanacağını açıklar | 5 |
| PÖÇ04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapar | 4 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller | 5 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Modeli tahmin etmek için en uygun yöntemden elde ettiği sonuçları yorumlar | 5 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırma yaptığı alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanarak elde ettiği bilgileri sentezler | 3 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bir örgüt/kurum için vizyon, amaç ve hedef belirlemek amacıyla alanında öğrendiği bilgileri kullanır | |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Karşılaştığı problemleri çözmek üzere yeni yaklaşım ve yöntemler arar | |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Analiz sonuçlarını uygun bir şekilde sunar | 5 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Amaca uygun bir şekilde veri toplar/analiz eder | 5 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Bulgularını Türkçe veya yabancı bir dilde yüksek lisans tezine ya da mesleki bir rapora dönüştürür | 4 |
| PÖÇ13 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması yöntemlerini kullanarak kurumların ihtiyaç duyduğu çözüm önerilerini getirir | 4 |
| PÖÇ14 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır/yeni bir bilgisayar kodu yazar | 3 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar | |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar | |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yeniler | |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde yorumlar/kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder | |
| PÖÇ19 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Güncel konuları takip ederek iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar | |
| PÖÇ20 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri uygular |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Büyük veri kullanım alanları ve veri yapılarının tanıtımı | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Anlatım |
| 2 | Makine öğrenmesine giriş ve makine öğrenmesinde kullanılan başlıca algoritmalar. | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Tartışma, Soru-Cevap, Anlatım |
| 3 | Gözetimli öğrenme (Supervised Learning) | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma |
| 4 | Gözetimsiz öğrenme (Unsupervised Learning) | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 5 | Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 6 | Doğrusal regresyon modelleri ve varsayımları | İlgili okuma ve veri hazırlama | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Doğrusal regresyon modeli varsayımlarından sapmalar | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 8 | Ara Sınavlar | Sınava hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Sınırlı bağımlı değişkenli modeller | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama, Örnek Olay |
| 10 | Destek vektör makineleri | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Örnek Olay, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | K en yakın komşuluk modeli | İlgili okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 12 | Temel bileşenler analizi | Uygun veri seti hazırlama | Öğretim Yöntemleri: Soru-Cevap, Tartışma, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Yapay sinir ağları algoritmasına giriş, Yapay sinir ağları algoritmasının temel kullanım alanları ve başlıca fonksiyon türleri | Uygulama için uygun bir veri seti hazırlama | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama, Anlatım |
| 14 | Öğretmenli yapay sinir ağları algoritması uygulaması ve yorumlanması | Model tahmini | Öğretim Yöntemleri: Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme |
| 15 | Öğretmensiz yapay sinir ağları uygulaması ve yorumlanması | Model tahmini | Öğretim Yöntemleri: Bireysel Çalışma, Proje Temelli Öğrenme |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Sınava hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Proje / Tasarım, Performans Değerlendirmesi |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Sınava hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Proje / Tasarım, Performans Değerlendirmesi |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 6 | 84 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 3 | 5 | 15 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 5 | 5 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 4 | 4 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,00 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||