Bu dersin sonunda öğrenciler; 1) Bilgiye erişimde kullanılan kuramsal ve modelleme problemlerini bilir. 2) Otomatik indeksleme, arama ve çıktıların derecelendirilmesinde kullanılan teknikleri bilir. 3) Otomatik sınıflamada kullanılan klasik ve kullanıcı yönlü yaklaşımlar hakkında bilgi sahibidir. 4) Karar modellerini ve otomatik öğrenmenin rollerini bilir. 5) Ders içeriği kapsamındaki süreçlerin tümevarımla öğrenilmesinin önemini kavrar.
DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
Yüz Yüze
DERSİN ÖNKOŞULLARI
Yok
ÖNERİLEN DERSLER
Yok
DERS TANIMI
Bilgiye erişimde kuramsal ve modelleme sorunları: otomatik indeksleme. Arama ve çıktıların derecelendirilmesi için teknikler. Erişim çıktısının değerlendirilmesi. Otomatik sınıflama için klasik ve kullanıcı yönlü yaklaşımlar. İlgili geri besleme. Markov modelleri. Dağıtılmış erişim. Belge süzme. Çapraz dilli erişim. Karar modellerini ve otomatik öğrenmenin rollerini, özellikle tümevarımla öğrenmenin yukarıdaki süreçlerdeki önemi.
DERS İÇERİĞİ
HAFTA
KONULAR
1. Hafta
Bilgiye erişimde kuramsal ve modelleme sorunları: otomatik indeksleme
2. Hafta
Arama ve çıktıların derecelendirilmesi için teknikler
3. Hafta
Erişim çıktısının değerlendirilmesi
4. Hafta
Otomatik sınıflama için klasik ve kullanıcı yönlü yaklaşımlar
5. Hafta
İlgili geri besleme
6. Hafta
Markov modelleri
7. Hafta
Markov modelleri
8. Hafta
Ara-sınav
9. Hafta
Dağıtılmış erişim
10. Hafta
Belge süzme
11. Hafta
Çapraz dilli erişim
12. Hafta
Çapraz dilli erişim
13. Hafta
Karar modellerini ve otomatik öğrenmenin rollerini, özellikle tümevarımla öğrenmenin yukarıdaki süreçlerdeki önemi.
14. Hafta
Karar modellerini ve otomatik öğrenmenin rollerini, özellikle tümevarımla öğrenmenin yukarıdaki süreçlerdeki önemi.
ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
1. Manning, C.D., Raghavan, P. & Schütze, H., "Introduction to Information Retrieval", Cambridge University Press, (2008). 2. Baeza-Yates, R. & Ribeiro-Neto, B., "Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search", 2nd Edition, Addison-Wesley, (2011).
