Optimization-Regularization-Dropout-TransferLearning

Ders11-Python-Optimization-Regulari....pdf

Rotation, Scaling and Translation

Ders7-Python-2D transformations - R....ppt

Hough Transform for circle Detection  with Python

Lect5-5-Hough Transform.zip

Matematiksel Morfoloji

Ders5-Python-Binary Image Processin....ppt

Thresholding and Mathematical Morphology

Lect4-Thesholding and Mathematical ....zip

Image Sharpening

Lect2-5 Image Sharpening.zip

3.Hafta

Lect2-Spatial Filters.zip

Ders Tanıtım Formu

CompVision22-23Contents.doc

Final ve Harf Notları

Not İlanı-isimsiz.xlsx

Öneri Sistemleri

Recommendation systems.zip

Proje konusu seçenlerin listesi ektedir. 14Aralık da güncellenmiştir

Proje Listesi.docx

K-means kümeleme 

06K-means-clustering.ppt

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

Ödev-2.zip

K en yakın komşu

chap4_knn.pptx

Vize Sonuçları

Not İlanı-isimsiz.xlsx

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

Proje.docx

Overfitting

chap3_overfitting.pptx

Ders içeriği ve takvim

YL-VeriMadenciliSyllabus-2022-23.do....doc

Veri indirgeme - 3. ve 4. Hafta

03DataReduction.ppt

HOG Features and interest points, corner detection

Ders9-Python-HOG Features and inter....pdf

Jupyter Codes for HOG

Lect5-Corner Detection- HOG Feature....zip

Histogram of Oriented Gradient

Interest Point Detection

Corner Detection

Convolutional Neural Networks

Ders10-Python-CNN-MaxPooling-CaseSt....pdf

Hough Transform

Ders6-Python-Hough Transform.ppt

Hesse Normal Form

hesse Normal Form.docx

Edge Detection

Lect3-Egde Detection.zip

3.Hafta

Lect1-Image Understanding.zip

Test Görüntüleri

TestImages.zip

İlk hafta - Derse Giriş

Ders1- Introduction to Computer Vis....ppt

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi-Notlar

Not ilanı- Son.xlsx

Market Sepeti Analiz ve Birliktelik Kuralları

08AssociationRules.ppt

K-means kümeleme

ch8-Cluster Analysis.pdf

K-means kümeleme

kmeans_em.pdf

Verinin Sınıflara dağılımındaki dengesizlik

chap4_imbalanced_classes.pptx

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

Ödev-1.zip

Naive Bayes Sınıflayıcı

04NaiveBayes.ppt

Karar Ağaçları

05DecisionTree.ppt

Veri İndirgeme - PCA (Priciple Component Analysis)

principal_components.pdf

Veri Ön İşleme - 2.Hafta

02DataMining.ppt

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