Optimization-Regularization-Dropout-TransferLearning

HOG Features and interest points, corner detection

Jupyter Codes for HOG

Histogram of Oriented Gradient

Interest Point Detection

Corner Detection

Convolutional Neural Networks

Rotation, Scaling and Translation

Hough Transform for circle Detection  with Python

Hesse Normal Form

Matematiksel Morfoloji

Hough Transform

Thresholding and Mathematical Morphology

Edge Detection

Image Sharpening

3.Hafta

Test Görüntüleri

3.Hafta

İlk hafta - Derse Giriş

Ders Tanıtım Formu

Final ve Harf Notları

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi-Notlar

Öneri Sistemleri

Proje konusu seçenlerin listesi ektedir. 14Aralık da güncellenmiştir

Market Sepeti Analiz ve Birliktelik Kuralları

Proje konusu seçenlerin listesi ektedir. 5 Aralık P.tesi Saat17:00 de güncellenmiştir

Proje konusu seçenlerin listesi ektedir. 3 Aralık Cumartesi Saat 22:40 da güncellenmiştir

Proje konusu seçenlerin listesi ektedir. 2 Aralık Cuma Saat 16:50 de güncellenmiştir

Proje konusu seçenlerin listesi ektedir.

K-means kümeleme

K-means kümeleme

K-means kümeleme 

Ödev teslimini online.yildiz.edu.tr üstünden ilgili dersin ödev bölümünden upload etmeniz gerekmektedir.

Değişiklikler

Uygulama Ödevi- Jupyter Notebook ile hazırlanacaktır. Ödev teslimini online.yildiz.edu.tr üstünden ilgili dersin ödev bölümünden upload etmeniz gerekmektedir.

Ödev-1.zip

---

Uygulama Ödevi- Jupyter Notebook ile hazırlanacaktır. Ödev teslimini online.yildiz.edu.tr üstünden ilgili dersin ödev bölümünden upload etmeniz gerekmektedir.

Jupyter'e başlarken faydalanabileceğiniz bir kaynak:

https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

Vize Sonuçları

Uygulama Ödevi- Jupyter Notebook ile hazırlanacaktır.

Merhaba arkadaşlar,

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi dersi kapsamında proje konusunda seçim yapmanız gerekmektedir.

Projede Veri Madenciliği  ile ilgili bir makale seçmeniz ve okuduğunuz makaleyi derinlemesine araştırıp özetlemeniz ve sınıfta anlatmanız gerekmektedir.

Makale seçimini Elsevier, IEEE veya Springer gibi tanınmış yayınevlerinin dergilerinden seçmelisiniz. Konferans bildirisi olmadığına emin olunuz!

İlgi alanınıza giren belirlediğiniz 3 makaleyi öncelik sırasında yazarak   2 Aralık Çarşamba gününe kadar svarli@yildiz.edu.tr adresinden bana iletmelisiniz. E-posta konusu olarak “Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi-Proje” yazmayı unutmayınız.

Sizden gelen önerileri inceleyip hangi makaleyi seçtiğimi en kısa zamanda size bildireceğim.

Okuduğunuz makale ile ilgili bir rapor hazırlayarak 26 Aralık Pazartesi günü saat 10:00’a  kadar bana e-posta ile göndermelisiniz.

Proje sunumları 26 Aralık ve 2 Ocak tarihlerinde yapılacaktır.

Başarılar,

Prof. Dr. Songül Varlı

K en yakın komşu

Verinin Sınıflara dağılımındaki dengesizlik chap4_imbalanced_classes.pptx

Naive Bayes Sınıflayıcı 04NaiveBayes.ppt

Overfitting

Karar Ağaçları

Ders içeriği ve takvim

Giriş Dersi- 1.Hafta

Veri Ön İşleme - 2.Hafta

Veri indirgeme - 3. ve 4. Hafta

Veri İndirgeme - PCA (Priciple Component Analysis)

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

1.Vize Sınavı 13:30 da başlayacak.

Bilgisayarla Görme

TÜBİTAK 1001 projesi kapsamında destek almış olan, makine öğrenmesi – yapay zekâ konularında, “Yarı-Denetimli Federe Öğrenme” başlıklı araştırma projesinde görev almak üzere yüksek lisans öğrencisi arıyoruz.

NOT:

Güncel burs miktarları hakkında bilgi için:

https://www.tubitak.gov.tr/tr/destekler/akademik/ulusal-destek-programlari/icerik-1001-bilimsel-ve-teknolojik-arastirma-projelerini-destekleme-programi

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme

Numpy Tutorial

Test Görüntüleri

1.hafta ders notları

20 aralık 2021 günü yapılacak derste "Machine Learning with Python Cookbook" Chris Albon üstünde çalışılacaktır. İlgili kodları github da bulabilirsiniz.

https://chrisalbon.com/

Bu çalışma için bilgisayarlarınıza Anaconda kurup gelirseniz siz de örnekleri eş zamanlı olarak çalıştırabilirsiniz.

Başlangıç düzeyinde olanlar için numpy tutorial faydalı olabilir.

 https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ 

Recommendation Systems

Birliktelik kuralları 

Proje konularının son hali ekli tablodadır.

Okuduğunuz makale ile ilgili bir rapor hazırlayarak 26 Aralık Pazar günü saat 21:00 kadar bana e-posta ile göndermelisiniz.

Proje sunumları 27 Aralık ve 3 Ocak tarihlerinde yapılacaktır.

Başarılar,

Vize sonuçları ektedir

Merhaba arkadaşlar,

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi dersi kapsamında proje konusunda seçim yapmanız gerekmektedir.

Projede Veri Madenciliği  ile ilgili bir makale seçmeniz ve okuduğunuz makaleyi derinlemesine araştırıp özetlemeniz ve sınıfta anlatmanız gerekmektedir.

Makale seçimini Elsevier, IEEE veya Springer gibi tanınmış yayınevlerinin dergilerinden seçmelisiniz.

İlgi alanınıza giren belirlediğiniz 3 makaleyi öncelik sırasında yazarak  8 Aralık Çarşamba gününe kadar svarli@yildiz.edu.tr adresinden bana iletmelisiniz.

Sizden gelen önerileri inceleyip hangi makaleyi seçtiğimi en kısa zamanda size bildireceğim.

Okuduğunuz makale ile ilgili bir rapor hazırlayarak 26 Aralık Pazar günü saat 21:00 kadar bana e-posta ile göndermelisiniz.

Proje sunumları 27 Aralık ve 3 Ocak tarihlerinde yapılacaktır.

Başarılar,

Prof. Dr. Songül Varlı

K-means Kümeleme Algoritması

K en yakın komşu Sınıflama Algoritması

Dengesiz Veri Dağılımı için çözümler

Hiyerarşik Kümeleme Algoritması

Naive Bayes Classifier

Model Estimation and  Classifier Accuracy

Overfitting

Naive Bayes Classification

Principle Component Analysis

Decision Trees

Data Preprocessing

Introduction to Data Mining

Data Reduction

Merhaba arkadaşlar,

4 Ekim 2021 P.tesi günü ilk derste Veri Madenciliğine Giriş konusun anlatılacaktır. Ders materyali ektedir.

2020/21 Bahar yy Bilgisayar Donanımı Yıl Sonu Notları

2020/21 Bahar yy Veri Madenciliği Yıl Sonu Notları

Sevgili Öğrencilerim,

ders, tez ve diğer konularda görüşmek için her hafta çarşamba günü 10:00-12:00 arası öğrenci görüşme saatleri arasında Zoom üzerinden görüşebiliriz. Görüşme talebinizi bana e-posta(svarli@yildiz.edu.tr) ile gönderirseniz toplantıyı organize etmemiz daha kolay olacaktır.