RU

Классификациялау және кластерлеу

  • Пәннің мақсаты машиналық оқытуда қолданылатын жіктеу және кластерлеу алгоритмдері туралы толық түсінік беруге бағытталған. Студенттер күрделі деректер жиынын талдауды және интерпретациялауды, болжамды модельдерді әзірлеуді және осы әдістерді нақты әлемдегі мәселелерге қолдануды үйренеді. Теориялық нұсқаулар мен практикалық жаттығулардың араласуы арқылы студенттер осы әдістердің негіздерін меңгереді, олардың әртүрлі салаларда қолданылуын зерттейді және деректерді талдау үшін сәйкес бағдарламалық құралдарды пайдалануды үйренеді. Курстың соңында студенттер әртүрлі контексттерде деректерді талдау, болжамды модельдеу және проблемаларды шешу үшін сәйкес жіктеу және кластерлеу әдістерін түсіну, таңдау және қолдануда білікті болады; олар сондай-ақ осы модельдерді енгізу және растау үшін есептеу құралдары мен бағдарламалық қамтамасыз етуді пайдаланудың практикалық дағдыларын дамытады. Пән бойынша келесі аспектілер қарастырылады: бақыланатын және бақыланбайтын оқыту, әртүрлі жіктеу және кластерлеу алгоритмдері (мысалы, k-ең жақын көршілер, тірек векторлық машиналар, шешім ағаштары, k-орталар, иерархиялық кластерлеу), мүмкіндіктерді таңдау, өлшемділік сияқты тақырыптардың кең ауқымын қамтиды. сәйкес бағдарламалау тілдері мен кітапханаларды пайдаланып қысқарту, үлгіні тексеру және практикалық қолданбалар.
  • Образовательная программа 6B06107 Деректер туралы ғылым
  • ВУЗ әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық университеті
  • Несиелер 5
  • Селективті тәртіп
  • Оқу жылы 3
  • Семестр 5
Top