Машиналық оқыту негіздері

  • Пәннің мақсаты машиналық оқытудың негізгі ұғымдары мен міндеттері. Деректерді алдын ала өңдеу: деректерді тазалау, деректерді қалыпқа келтіру және стандарттау, категориялық белгілерді өңдеу. Сызықтық регрессия. Логистикалық регрессия. Шешім ағаштары және кездейсоқ ормандар. Қолдау көрсететін векторлық машиналар (SVM). Ансамбльдік әдістер. Нейрондық желілер және терең оқыту. Нейрондық желінің архитектурасы. Кластерлеу және өлшемді азайту әдістері. K-әдісі. Иерархиялық кластерлеу. Негізгі компоненттерді талдау (PCA). t-SNE. Үлгі сапа көрсеткіштері. Кросс-валидация. Модельдер мен гиперпараметрлерді таңдау
  • Несиелер 5
  • Оқу жылы 4
  • Семестр 1
Top