Öğrenme hedefleri
Bu haftanın sonunda:
- 1 Biyomedikal veri türleri, ön işleme ve sızıntı kaynaklarını kavramsal düzeyde açıklar.
- 2 Klinik değerlendirme metriklerini (ROC-AUC, duyarlılık/özgüllük, kalibrasyon) hesaplar ve yorumlar.
- 3 Klasik denetimli/denetimsiz yöntemleri ve sinyal işleme temellerini uygun probleme eşler.
Ön Okuma ve Hazırlık
Sınav 1–7. haftaların içeriğini kapsar. Hesap makinesi getirebilirsiniz; formül kâğıdı sınav kâğıdıyla birlikte verilir.
Ders Notları
Ayrıntılı notlar ve türetimler ders yaklaştıkça buraya eklenecektir.
Temel Kavramlar
- Kapsam — Hafta 1–7: veri türleri ve problem tipleri; eksik veri, sızıntı, hasta-bazlı bölme; EDA, öznitelik mühendisliği, PCA/UMAP; lojistik regresyon ve klinik metrikler; topluluk yöntemleri, SVM, öznitelik önemi; kümeleme ve anomali; sinyal filtreleme ve zaman–frekans.
- Biçim — Yüz yüze, yazılı. Kavramsal sorular, kısa hesaplamalar (karışıklık matrisi, PPV, PSD yorumu) ve bir vaka çözümü (veri → yöntem → metrik seçimi ve gerekçesi).
- Ağırlık — Dönem notunun %50’si.
Biyomedikal Uygulama Örnekleri
- Örnek soru tipi: ‘Yoğun bakımda sepsis tahmini için verilen veri şemasında sızıntı kaynaklarını bulun ve doğru bölme stratejisini önerin.’
- Örnek soru tipi: ‘ROC-AUC 0.90, kalibrasyon eğrisi diyagonalin üstünde: model klinikte nasıl davranır; nasıl düzeltirsiniz?’
Uygulama / Laboratuvar
Her haftanın ‘Temel Kavramlar’ ve ‘Tartışma Soruları’ bölümlerini gözden geçirin; uygulama defterlerinde metrik hesaplamalarını elle tekrar edin. Ders saatinde sınav öncesi 30 dakikalık soru–cevap yapılır.
Tartışma Soruları
- Modül 1–3’te öğrendiklerinizi tek bir biyomedikal probleme (kendi tez konunuz olabilir) uçtan uca uygulasanız hangi adımda en çok zorlanırsınız?
Haftanın Özeti
Dönemin ilk yarısı ara sınavla kapandı. İkinci yarı derin öğrenme ve açıklanabilir yapay zeka ile devam eder.
Etiketler:ara sınavdeğerlendirme