Eğitimin Amacı: Bu dersin amacı, katılımcılara makine öğrenmesinin temel kavramlarını, yöntemlerini ve algoritmalarını teorik ve pratik düzeyde aktarmaktır. Katılımcılar; sınıflandırma, regresyon, destek vektör makineleri, karar ağaçları, topluluk öğrenme (ensemble learning) ve yapay sinir ağları gibi modern makine öğrenmesi tekniklerini Python programlama dili ve popüler kütüphaneleri (Scikit-Learn, TensorFlow/Keras vb.) eşliğinde uçtan uca bir proje disipliniyle uygulamalı olarak öğreneceklerdir. Eğitim sonunda zaman serisi modelleme ve tahmin yetkinliği de kazandırılarak katılımcıların gerçek dünya veri analitiği projelerini bağımsız yürütebilmeleri hedeflenmektedir.
Eğitim Yöntemi: Eğitim, teorik anlatımların ardından anlık Python kodlama uygulamaları (hands-on coding) şeklinde yürütülecektir. Katılımcıların Jupyter Notebook / Google Colab ortamlarında algoritmaları doğrudan deneyimlemeleri; veri ön işleme, model eğitimi, hiperparametre optimizasyonu ve performans değerlendirme aşamalarını bizzat yapmaları sağlanacaktır.
© 2026 Uluslararası Ekonomi Yaz Seminerleri
EYS Düzenleme Kurulu; program akışı, dersler, konaklama, ulaşım ve sunulan tüm imkânlarda değişiklik yapma hakkını saklı tutar.