KZ

Машинное обучение и анализ больших данных

  • Цель дисциплины включает в себя обучение студентов методам анализа данных, машинному обучению и применению их для извлечения знаний и информации из больших объемов данных. Вот некоторые из основных целей этой дисциплины: Освоение основ машинного обучения: Дисциплина направлена на обучение студентов основным концепциям, алгоритмам и методам машинного обучения. Понимание анализа данных: Студенты учатся анализировать и обрабатывать большие объемы данных, включая методы фильтрации, предварительной обработки и визуализации данных. Работа с разнообразными типами данных: Дисциплина включает в себя обучение анализу структурированных и неструктурированных данных, таких как текст, изображения и видео. Практическое применение алгоритмов машинного обучения: Студенты учатся применять алгоритмы машинного обучения для решения разнообразных задач, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и др. Оценка и интерпретация результатов: Целью является обучение студентов методам оценки производительности моделей машинного обучения и интерпретации результатов. Обучение на реальных данных: Студенты могут работать с реальными данными и проводить проекты, чтобы научиться применять свои знания на практике. Понимание больших данных и распределенных вычислений: Дисциплина может включать в себя обучение о том, как обрабатывать и анализировать большие объемы данных с использованием распределенных вычислений и инструментов, таких как Apache Hadoop и Apache Spark. Подготовка к карьере в области анализа данных и машинного обучения: Целью может быть подготовка студентов к работе в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Общей целью дисциплины "Машинное обучение и анализ больших данных" является обеспечение студентов навыками и знаниями, необходимыми для работы с данными и применения методов машинного обучения в различных областях, включая бизнес, науку и инженерию.
  • Образовательная программа 6B06104 Computer Science
  • ВУЗ Торайгыров университет
  • Кредитов 5
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 3
  • Семестр 6
Top