Машиналық оқыту және деректерді талдау
Сипаттама: Пән машиналық оқытудың алгоритмдерін, модельдері мен әдістерін және оларды практикалық тапсырмаларды шешу үшін қолдану тәсілдерін зерттеуге арналған; үлкен деректерді өңдеу және талдау; шешім модельдері мен алгоритмдерін құру негіздері және машиналық оқыту әдістерімен есептерді шешудің дәлдігін бағалау. Нақты деректер жиынтығын талдауға арналған бағдарламалық жасақтама, заманауи бағдарламалау тілдері және кітапханалар қарастырылады.
Кредиттер саны: 6
Пререквизиты:
- Автоматты реттеудің сызықтық жүйесі
Пәннің еңбек сыйымдылығы:
| Жұмыс түрлері | сағат |
|---|---|
| Дәрістер | 30 |
| Практикалық жұмыстар | |
| Зертханалық жұмыстар | 30 |
| СӨЖО | 30 |
| СӨЖ | 90 |
| Қорытынды бақылау нысаны | емтихан |
| Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны |
Компонент: ЖОО компоненті
Цикл: Кәсіптік пәндер
Мақсат
- изучение современных методов и инструментов машинного обучения и анализа данных для решения конкретных задач в области построения автоматизированных и интеллектуальных систем управления техническими объектами.
Міндет
- формирование целостного представления о методах машинного обучения для обработки и анализа больших данных;
- овладение умениями разработки программ на языках Python и MatLab, реализующих алгоритмы машинного обучения;
- овладение моделями и методами интеллектуального анализа данных и машинного обучения в задачах поиска информации, обработки и анализа данных;
- приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных.
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
- показывать знания математических основ теории машинного обучения, основные классы алгоритмов машинного обучения.
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
- выбирать наиболее подходящие алгоритмы решения задач машинного обучения и оценивать качество построенных моделей
- применять методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения в задачах поиска информации, обработки и анализа данных систем автоматизации техническими объектами
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
- анализировать, выделять особенности и комбинировать методы машинного обучения;
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
- сообщать тенденции в области автоматизации производственных систем, перспективные направления и возможности практического применения, как специалистам, так и не специалистам;
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
- демонстрировать навыки исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных.
