Машиналық оқыту алгоритмдері
Сипаттама: Пән жұмыс принциптерін, архитектураны және есептеу ресурстарына мәліметтерден үйренуге және нақты бағдарламалаусыз тапсырмаларды орындауға мүмкіндік беретін әртүрлі алгоритмдерді қолдануды зерттеуге бағытталған. Курс сызықтық регрессия, логистикалық регрессия, жақын маңдағы k әдісі және шешім ағашы сияқты іргелі алгоритмдерден бастап нейрондық желілер, мұғаліммен машиналық оқыту, мұғалімсіз Машиналық оқыту және терең оқыту сияқты күрделі модельдерге дейінгі тақырыптардың кең ауқымын қамтиды. Курс магистранттарға машиналық оқыту алгоритмдерінің әртүрлі түрлері туралы түсінік қалыптастыруға және әртүрлі есептерді шешу үшін қолайлы алгоритмдерді қолдануға мүмкіндік береді. Курс шеңберінде Машиналық оқыту алгоритмдерін іске асыру; Алгоритмдер параметрлерін баптау; модельдерді оқыту және тестілеу; нәтижелерді визуализациялау; нақты міндеттерді шешу үшін машиналық оқыту жүйелерін әзірлеу және іске асыру мәселелері зерделенетін болады. Курсты аяқтағаннан кейін тренингте машиналық оқытудың сәтті жүйелерін дамыту үшін тұжырымдамалар мен практикалық дағдылар туралы терең түсінік болады.
Кредиттер саны: 5
Пререквизиты:
- Компьютерлік үлгілеу
Пәннің еңбек сыйымдылығы:
| Жұмыс түрлері | сағат |
|---|---|
| Дәрістер | 15 |
| Практикалық жұмыстар | |
| Зертханалық жұмыстар | 30 |
| СӨЖО | 30 |
| СӨЖ | 75 |
| Қорытынды бақылау нысаны | емтихан |
| Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны |
Компонент: Таңдау бойынша компонент
Цикл: Базалық пәндер
Мақсат
- студенттерде машиналық оқытудың негіздері бойынша теориялық білім мен практикалық дағдыларды қалыптастыру, машиналық оқытудың құралдарын, модельдері мен әдістерін меңгеру, сондай-ақ деректер зерттеушісі (data scientist) және деректерді талдау бойынша математикалық модельдер, әдістер мен алгоритмдер әзірлеушісі ретінде дағдыларды игеру.
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
- машиналық оқыту алгоритмдері арқылы шешілетін тапсырмалар кластарын түсіну
- машиналық оқыту алгоритмдерін білу;
- машиналық оқытудың базалық құралдарымен жұмыс істей білу.
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
- машиналық оқыту алгоритмдерін тәжірибеде қолдана білу;
- нақты тапсырманы шешу үшін белгілі бір машиналық оқыту алгоритмін қолдануды негіздей білу;
- машиналық оқыту алгоритмдерін бағдарламалық түрде іске асыру.
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
- алгоритмнің оқыту нәтижелерін талдау, оның дәлдігін арттыру жолдарын ұсыну;
- әртүрлі практикалық тапсырмаларда машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану бойынша пікір қалыптастыру;
- студенттердің коммуникативтік қабілеттерін дамыту және жетілдіру.
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
- саясат саласындағы құбылыстар мен үдерістерді қолданбалы талдау бойынша конструктивті диалогқа қатысу дағдыларын дамыту, тәжірибелік шешімдер қабылдау үдерісін қолдау үшін саяси ғылым әдістерін қолдану;
- заманауи АКТ құралдарын қолдана отырып, өзінің ғылыми және кәсіби қызметінің нәтижелерін сауатты әрі негізделген түрде көпшілік алдында ұсына білу.
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
- заманауи ғылыми зерттеулерге сәйкес қорытындылар жасау үшін қажетті деректерді жинау, өңдеу және талдау қабілетіне ие болу;
- жаңа ғылыми қағидалар мен зерттеу әдістерін меңгеру қабілеті.
