Электронный каталог

821.512.122
К 65
Көпбаева, М. Р.
    Көркем шығармашылық және шығармашылық процесс [Электронный ресурс] / М. Р. Көпбаева // Вестник ЗКГУ. - 2009. - Выпуск 2(34). - Б. 345-355. - Библиогр.: б.355

УДК	821.512.122

ББК 83

Рубрики: Әдебиеттану

Кл.слова (ненормированные):
Көркем шығармашылық -- шығармашылық процесс -- жұмбақ -- процесс -- философ -- тұжырым -- процесс -- автор
Аннотация: Көркем шығармашылық – күрделі, жұмбақ әрі құпия процесс.
Держатели документа:
БҚМУ

Оразалин , Н.
    Қанатты рухтың айдыны: Ақын Маралтай Райымбекұлының «Ақ батпырауық» жинағы туралы сөз [Текст] / Н. Оразалин // Egemen Qazaqstan. - 2026. - 31 шілде . - №142. - Б. 9.
ББК 83 (5Қаз)

Рубрики: әдебиеттану

   литературоведение

Кл.слова (ненормированные):
маралтай райымбекұлы -- ақ батпырауық -- өлеңдер жинағы -- махамбет өтемісұлы -- мағжан жұмабаев -- мұқағали мақатаев -- жарас сәрсек -- әмірхан балқыбек -- қалам -- түнгі жолаушы -- мәңгі өмір -- шерменде өлеңі -- қожа ахмет яссауи
Аннотация: Маралтай Райымбекұлы – күрделі өзгерістер тұсауын кескен, өткен ғасырдың тоқсаныншы жылдары өлең өлкесіне келген дарынды ақын. Күні кеше ғана қазақ жырының айдынды әлеміне өзінің өзгеше үнімен дауылдатып, жауындатып, құйындатып келіп қосылған Маралтай алған асуларын аласартпай, биіктерді бағындырумен келе жатқан алаш жұртының айтулы ақындарының бірі.
Держатели документа:
БҚУ

26.823(5Қаз)
Т 82
Тулегенов, Е. А.
    Географиялық нүктелерінің биіктігін болжауда машианлық оқыту əдістерін салыстыру [Текст] / Е. А. Тулегенов, Н. О. Мекебаев, Ж. А. Орынтаева // БҚУ хабаршысы. - 2026. - №2. - Б. 358-366
ББК 26.823(5Қаз)

Рубрики: Қазақстан геоморфологиясы

Кл.слова (ненормированные):
Географиялық нүктелер -- машиналық оқыту -- кеңістік -- алгоритм -- жер бедері -- нейрондық желі -- морфометриялық көрсеткіштер -- машиналық оқыту -- кеңістіктік деректер -- геокеңістіктік модельдеу
Аннотация: Бұл мақалада жер бедерлерінің морфометриялық (биіктігі) көрсеткіштерін болжау барысында қазіргі таңдағы өзекті мəселелері жүйелі түрде талданады. Онда машиналық оқыту алгоритмдерімен географиялық ақпараттық жүйелер интграциялау негізделеді. Қазіргі уақытта ҚР аумағының дерекқорын құруда релефтің сандық модельін əзірлеу маңызды мəселелердің бірі. Осы мəселе Қазақстан аумағының геоморфологиялық жағдайының сан алуандығымен жəне күрделілігімен тікелей тəуелді. Тянь – Шань таулары мен Алтай тауының биік таулы белдеулерінен бастап Каспий маңы ойпатының депрециялық алаптарының ҚР геоморфологиялық əртүрлілігі кез-келген математикалық модельдің тиімділігін тексеру верификациялық міндет жүктейді. Зерттеуіміздің нəтижелері дəстүрлі əдістерге қарағанда жасанды интеллект əдістері (машиналық оқыту) 25-36 % жоғары дəлдік көрсетті. Біз жүргізген зерттеумізде модельдерді салырсытруда Random Forest əдісі нəтиже көрсетті. Ол деректерді өңдеуде тұрақтылық көрсеткіштеріне ие болды. Осы модельдің ерекшелігі жер бедерінің өзгерістерін сипаттап, олардың олардың ауытқуларын бейнелеуге мүмкіндік берді.
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Мекебаев, Н.О.
Орынтаева, Ж.А.