Choice of metadata Электронная библиотека
Page 2, Results: 16
Report on unfulfilled requests: 0
11.
Подробнее
22.12(5Каз)
К 93
Құралбаев, З.
Негізгі есептеу алгоритмдері [Текст] : оқу құралы / З. Құралбаев. - Алматы : ЖШС "Лантар books", 2024. - 307 б. - ISBN 9786013615479 : 7764.96 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 22.12(5Каз)
Рубрики: Основания математики. Математическая логика
Кл.слова (ненормированные):
негізгі есептеу алгоритмдері -- python алгоритмдік тілі -- алгоритмдеу негіздері -- циклдық үдерістерді сипаттау -- тармақталған алгоритм -- программалау -- деректер құрылымы -- байланысты тізімдер -- стектер -- кезектер -- бір өлшемді массивтер -- екі өлшемді массивтер -- матрица -- кері матрицаны анықтау -- есептеу математикасы -- типтік алгоритмдер -- сандық есептеу әдістері -- алгебралық теңдеулер -- трансценденттік теңдеулер -- теңдеуді шешу -- ньютон әдісі -- сызықтық алгебралық теңдеулер -- жордан-гаусс әдісі -- крамер әдісі -- аппроксимациялау әдісі -- сызықтық аппроксимациялау -- квадраттық аппроксимациялау -- тіктөртбұрыштар әдісі -- трапециялар әдісі -- симпсон әдісі -- бірінші дәрежелі қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- екінші дәрежелі қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- сорттау әдістері -- ішкі сорттау әдістері -- тікелей сызықтық таңдау алгоритмі -- алмастыру арқылы сызықтық таңдау алгоритмі -- жұптық алмастыру әдісі -- стандартты алмастыру әдісі -- шелл сорттау әдісі -- графтар -- шектестік матрицасы -- инциденциялар матрицасы -- шектестік тізімдер -- доғалар массиві -- флойд-уоршелл алгоритмі -- дейкстра алгоритмі
Аннотация: Ұсынылып отырған оқу құралы типтік есептерді шешудің негізгі алгоритмдері мен олардың негізінде программалар құрастыруға байланысты мәліметтерге арналған. Мұнда алгоритмдердің қолданыстағы түрлері мен сипаттау тәсілдері, олардың қасиеттері, тиімділігі мен күрделілігі туралы ақпарат берілген.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)
К 93
Құралбаев, З.
Негізгі есептеу алгоритмдері [Текст] : оқу құралы / З. Құралбаев. - Алматы : ЖШС "Лантар books", 2024. - 307 б. - ISBN 9786013615479 : 7764.96 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Основания математики. Математическая логика
Кл.слова (ненормированные):
негізгі есептеу алгоритмдері -- python алгоритмдік тілі -- алгоритмдеу негіздері -- циклдық үдерістерді сипаттау -- тармақталған алгоритм -- программалау -- деректер құрылымы -- байланысты тізімдер -- стектер -- кезектер -- бір өлшемді массивтер -- екі өлшемді массивтер -- матрица -- кері матрицаны анықтау -- есептеу математикасы -- типтік алгоритмдер -- сандық есептеу әдістері -- алгебралық теңдеулер -- трансценденттік теңдеулер -- теңдеуді шешу -- ньютон әдісі -- сызықтық алгебралық теңдеулер -- жордан-гаусс әдісі -- крамер әдісі -- аппроксимациялау әдісі -- сызықтық аппроксимациялау -- квадраттық аппроксимациялау -- тіктөртбұрыштар әдісі -- трапециялар әдісі -- симпсон әдісі -- бірінші дәрежелі қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- екінші дәрежелі қарапайым дифференциалдық теңдеулер -- сорттау әдістері -- ішкі сорттау әдістері -- тікелей сызықтық таңдау алгоритмі -- алмастыру арқылы сызықтық таңдау алгоритмі -- жұптық алмастыру әдісі -- стандартты алмастыру әдісі -- шелл сорттау әдісі -- графтар -- шектестік матрицасы -- инциденциялар матрицасы -- шектестік тізімдер -- доғалар массиві -- флойд-уоршелл алгоритмі -- дейкстра алгоритмі
Аннотация: Ұсынылып отырған оқу құралы типтік есептерді шешудің негізгі алгоритмдері мен олардың негізінде программалар құрастыруға байланысты мәліметтерге арналған. Мұнда алгоритмдердің қолданыстағы түрлері мен сипаттау тәсілдері, олардың қасиеттері, тиімділігі мен күрделілігі туралы ақпарат берілген.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)
12.
Подробнее
22.151.5
Б 15
Бадаев, С. А.
Сызықтық алгебра және аналитикалық геометрия [Текст]. Т.1. Алгебра және аналитикалық геометрия негіздері / С. А. Бадаев. - Алматы : Изд. LEM, 2014. - 424 б. - ISBN 9786012393248 : 4270.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 22.151.5
Рубрики: Алгебраические и аналитические методы в геометрии
Кл.слова (ненормированные):
алгебра -- геометрия -- координат -- вектор -- кесінді -- теңдеулер -- матрица -- көпмүше -- гаусс теориясы -- өріс -- жиындар теориясы -- сызықтық алгебралық теңдеулер -- аналитикалық геометрия -- бағытталған кесінділер -- көлемдер -- аудандар -- жазықтықтың теңдеулері -- Гаусс алгоритмі -- көпмүшелер -- алгебралық жүйе -- топ ұғымы -- сақина ұғымы -- өріс ұғымы
Аннотация: Оқулықтың бірінші томында сызықтық алгебра мен аналитикалық геометрияның ең басты ұғымдарын және негізгі нәтижелерін толық қамтиды.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 16
ау (12), чз2 (4)
Свободны: ау (12), чз2 (4)
Б 15
Бадаев, С. А.
Сызықтық алгебра және аналитикалық геометрия [Текст]. Т.1. Алгебра және аналитикалық геометрия негіздері / С. А. Бадаев. - Алматы : Изд. LEM, 2014. - 424 б. - ISBN 9786012393248 : 4270.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Алгебраические и аналитические методы в геометрии
Кл.слова (ненормированные):
алгебра -- геометрия -- координат -- вектор -- кесінді -- теңдеулер -- матрица -- көпмүше -- гаусс теориясы -- өріс -- жиындар теориясы -- сызықтық алгебралық теңдеулер -- аналитикалық геометрия -- бағытталған кесінділер -- көлемдер -- аудандар -- жазықтықтың теңдеулері -- Гаусс алгоритмі -- көпмүшелер -- алгебралық жүйе -- топ ұғымы -- сақина ұғымы -- өріс ұғымы
Аннотация: Оқулықтың бірінші томында сызықтық алгебра мен аналитикалық геометрияның ең басты ұғымдарын және негізгі нәтижелерін толық қамтиды.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 16
ау (12), чз2 (4)
Свободны: ау (12), чз2 (4)
13.
Подробнее
22.151.5
Б 15
Бадаев, С. А.
Сызықтық алгебра және аналитикалық геометрия [Текст]. Т.1. Алгебра және аналитикалық геометрия негіздері / С. А. Бадаев. - Алматы : Изд. LEM, 2014. - 424 б. - ISBN 9786012393248 : 4270.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 22.151.5
Рубрики: Алгебраические и аналитические методы в геометрии
Кл.слова (ненормированные):
алгебра -- геометрия -- координат -- вектор -- кесінді -- теңдеулер -- матрица -- көпмүше -- гаусс теориясы -- өріс -- жиындар теориясы -- сызықтық алгебралық теңдеулер -- аналитикалық геометрия -- бағытталған кесінділер -- көлемдер -- аудандар -- жазықтықтың теңдеулері -- Гаусс алгоритмі -- көпмүшелер -- алгебралық жүйе -- топ ұғымы -- сақина ұғымы -- өріс ұғымы
Аннотация: Оқулықтың бірінші томында сызықтық алгебра мен аналитикалық геометрияның ең басты ұғымдарын және негізгі нәтижелерін толық қамтиды.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 16
ау (12), чз2 (4)
Свободны: ау (12), чз2 (4)
Б 15
Бадаев, С. А.
Сызықтық алгебра және аналитикалық геометрия [Текст]. Т.1. Алгебра және аналитикалық геометрия негіздері / С. А. Бадаев. - Алматы : Изд. LEM, 2014. - 424 б. - ISBN 9786012393248 : 4270.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Алгебраические и аналитические методы в геометрии
Кл.слова (ненормированные):
алгебра -- геометрия -- координат -- вектор -- кесінді -- теңдеулер -- матрица -- көпмүше -- гаусс теориясы -- өріс -- жиындар теориясы -- сызықтық алгебралық теңдеулер -- аналитикалық геометрия -- бағытталған кесінділер -- көлемдер -- аудандар -- жазықтықтың теңдеулері -- Гаусс алгоритмі -- көпмүшелер -- алгебралық жүйе -- топ ұғымы -- сақина ұғымы -- өріс ұғымы
Аннотация: Оқулықтың бірінші томында сызықтық алгебра мен аналитикалық геометрияның ең басты ұғымдарын және негізгі нәтижелерін толық қамтиды.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 16
ау (12), чз2 (4)
Свободны: ау (12), чз2 (4)
14.
Подробнее
22.15(5Каз)
С 13
Сағындықов, Б. Ж.
Дифференциалдық геометрия және топология элементтері [Текст] : оқулық / Б. Ж. Сағындықов. - Алматы : ҚазҰТЗУ, 2023. - 402 б. - ISBN 9786013233819 : 12000.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 22.15(5Каз)
Рубрики: Геометрия. Топология
Кл.слова (ненормированные):
дифференциалдық геометрия -- топология элементтері -- скаляр аргументі -- вектор-функция -- дөңгелектік вектор-функция -- скалярлық өріс -- векторлық өріс -- векторлық сызықтар -- евклид кеңістігіндегі қисықтар теориясы -- жазықтықтағы қисықтар -- эволюта -- эвольвента -- қисық сызықтар үйірі -- кдеро теңдеуі -- тұйық қисық сызық -- тензорлық есептеу -- координаттарды түрлендіру -- метрикалық тензор -- түйіндес тензорлар -- тензорларды дифференциалдау -- вектордың туындысы -- кристоффель таңбалары -- риччи леммасы -- ламе коэффициентері -- эйлер формуласы -- гаусс теоремасы -- топология элементтері -- метрикалық кеңістіктер -- есептер -- геометрия
Аннотация: Оқулық теориялық ақпараттар мен сол тақырыптардың мазмұнын айшықтайтын әртүрлі деңгейдегі есептерден тұрады. Әр тараудың соңында есеп шығару үлгілері берілген және оларды шешу жолдары көрсетілген.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 4
чз2 (4)
Свободны: чз2 (4)
С 13
Сағындықов, Б. Ж.
Дифференциалдық геометрия және топология элементтері [Текст] : оқулық / Б. Ж. Сағындықов. - Алматы : ҚазҰТЗУ, 2023. - 402 б. - ISBN 9786013233819 : 12000.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Геометрия. Топология
Кл.слова (ненормированные):
дифференциалдық геометрия -- топология элементтері -- скаляр аргументі -- вектор-функция -- дөңгелектік вектор-функция -- скалярлық өріс -- векторлық өріс -- векторлық сызықтар -- евклид кеңістігіндегі қисықтар теориясы -- жазықтықтағы қисықтар -- эволюта -- эвольвента -- қисық сызықтар үйірі -- кдеро теңдеуі -- тұйық қисық сызық -- тензорлық есептеу -- координаттарды түрлендіру -- метрикалық тензор -- түйіндес тензорлар -- тензорларды дифференциалдау -- вектордың туындысы -- кристоффель таңбалары -- риччи леммасы -- ламе коэффициентері -- эйлер формуласы -- гаусс теоремасы -- топология элементтері -- метрикалық кеңістіктер -- есептер -- геометрия
Аннотация: Оқулық теориялық ақпараттар мен сол тақырыптардың мазмұнын айшықтайтын әртүрлі деңгейдегі есептерден тұрады. Әр тараудың соңында есеп шығару үлгілері берілген және оларды шешу жолдары көрсетілген.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 4
чз2 (4)
Свободны: чз2 (4)
15.
Подробнее
32.973.2(5Каз)
Б 91
Бурибаев, Ж. А.
Нысанды тану мен жіктеу жүйесіне арналған машиналық оқытудың тиімді алгоритмдерін әзірлеу [Текст] : монография / Ж. А. Бурибаев. - Алматы : Дарын, 2022. - 126 б. - ISBN 9786012690989 : 6000.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973.2(5Каз)
Рубрики: Цифровые компьютеры (электронно-вычислительные машины дискретного действия)
Кл.слова (ненормированные):
нысанды тану -- жіктеу жүйесіне арналған машиналық оқытудың тиімді алгоритмдерін әзірлеу -- монография -- HSV түсті моделі -- гаусс фильтрін қолдану -- машиналық оқыту алгоритмдерін салыстырмалы талдау -- Random Forest машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- Support Vector Machine машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- Extreme Gradient Boosting машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- қызанақты анықтауға арналған нейрондық желі -- mask R-CNN нейрондық желілерін оқыту -- YOLOv5 архитектурасын өзгерту -- оңтайландырылған нейрондық желілер -- нысанды тану жүйесін әзірлеу
Аннотация: Есептеу ресурстары мен деректерді өңдеу қуаттарының ұлғаюымен компьютерлік көру адам қызметінің визуалды операцияларымен байланысты тек ғылыми-теориялық көзқарастарда ғана емес, сонымен қатар әр түрлі деңгейдегі және іс-әрекеттің сипатындағы нақты практикалық қосымшаларда қолданыс тапты. Монография белгілі бір нысанды тану есебінде машиналық оқытудың классикалық және озық алгоритмдерін қолдануға бағытталған. Алгоритмнің жұмыс сапасын анықтауда бағалау метрикаларын есептеу маңызды болғандықтан, негізгі бағалау көрсеткіштерін қолдану арқылы классикалық алгоритмдерге салыстырмалы талдау жүргізілді. Монографияда терең оқыту алгоритмдерінің қазіргі таңда даму динамикасын қарастыра отырып, нейрондық желілердің архитектурасын өзгерту және параметрлерін оңтайландыру әдістері көрсетілген. Монография "Компьютерлік ғылымдар", "Компьютерлік инженерия", "Жүйелік инженерия" мамандықтары бойынша оқитын жоғары оқу орындарының студенттеріне, сондай-ақ компьютерлік көру саласындағы инженерлерге, ғылыми қызметкерлерге және оқытушыларға арналған.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (1), чз6 (1)
Свободны: чз2 (1), чз6 (1)
Б 91
Бурибаев, Ж. А.
Нысанды тану мен жіктеу жүйесіне арналған машиналық оқытудың тиімді алгоритмдерін әзірлеу [Текст] : монография / Ж. А. Бурибаев. - Алматы : Дарын, 2022. - 126 б. - ISBN 9786012690989 : 6000.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Цифровые компьютеры (электронно-вычислительные машины дискретного действия)
Кл.слова (ненормированные):
нысанды тану -- жіктеу жүйесіне арналған машиналық оқытудың тиімді алгоритмдерін әзірлеу -- монография -- HSV түсті моделі -- гаусс фильтрін қолдану -- машиналық оқыту алгоритмдерін салыстырмалы талдау -- Random Forest машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- Support Vector Machine машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- Extreme Gradient Boosting машиналық оқыту алгоритмін қолдану -- қызанақты анықтауға арналған нейрондық желі -- mask R-CNN нейрондық желілерін оқыту -- YOLOv5 архитектурасын өзгерту -- оңтайландырылған нейрондық желілер -- нысанды тану жүйесін әзірлеу
Аннотация: Есептеу ресурстары мен деректерді өңдеу қуаттарының ұлғаюымен компьютерлік көру адам қызметінің визуалды операцияларымен байланысты тек ғылыми-теориялық көзқарастарда ғана емес, сонымен қатар әр түрлі деңгейдегі және іс-әрекеттің сипатындағы нақты практикалық қосымшаларда қолданыс тапты. Монография белгілі бір нысанды тану есебінде машиналық оқытудың классикалық және озық алгоритмдерін қолдануға бағытталған. Алгоритмнің жұмыс сапасын анықтауда бағалау метрикаларын есептеу маңызды болғандықтан, негізгі бағалау көрсеткіштерін қолдану арқылы классикалық алгоритмдерге салыстырмалы талдау жүргізілді. Монографияда терең оқыту алгоритмдерінің қазіргі таңда даму динамикасын қарастыра отырып, нейрондық желілердің архитектурасын өзгерту және параметрлерін оңтайландыру әдістері көрсетілген. Монография "Компьютерлік ғылымдар", "Компьютерлік инженерия", "Жүйелік инженерия" мамандықтары бойынша оқитын жоғары оқу орындарының студенттеріне, сондай-ақ компьютерлік көру саласындағы инженерлерге, ғылыми қызметкерлерге және оқытушыларға арналған.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (1), чз6 (1)
Свободны: чз2 (1), чз6 (1)
16.
Подробнее
34.4(5Қаз)
К 15
Қайранбаев, М.
Машина үйрету [Текст] : оқулық. 3-кітап / М. Қайранбаев. - Алматы : "Лантар books" ЖШС, 2023. - 418 б. - ("Жасанды Интеллект инженері болу" сериясы). - ISBN 9786013614960 : 19660.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 34.4(5Қаз)
Рубрики: Жалпы машина жасау. Машинатану
Общее машиностроение. Машиноведение
Кл.слова (ненормированные):
машина үйрету -- жасанды интеллект инженері болу -- машинаны үйретудің түрлері -- бақылау арқылы оқыту -- регрессиялық есеп -- классификациялық есеп -- бақылаусыз оқыту -- класстеризация -- сызықтық регрессия -- машинаны үйрету модельінің жалпы жағдайы -- баға функциясы -- градиенттік түсу -- код -- деректер генерациясы -- сызықтық алгебра -- матрица мен вектор -- матрицаларды қосу -- скальярға көбейту -- матрица мен вектор көбейтіндісі -- матрица мен матрицаны көбейту -- матрицаларды көбейтудегі қасиеттері -- кері матрица -- матрица транспозициясы -- бірнеше айнымалы сызықтық регрессия -- полиномиялды регрессия -- логистикалық регрессия -- классификация есебі -- шешім қабылдау аралығы -- бірнеше класстық классификатор -- регуляризация -- асыра сілтеп үйрету -- баға функциясына қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация коды -- логистикалық регрессия үшін регуляризация амалы -- нейрондық жүйелер -- сызықтық емес болжам функциясы -- жасанды нейрондық жүйелердің адам миымен қатынасы -- жасанды нейрондық жүйе -- жасанды нейрондық жүйедегі векторлық есептеу жолы -- сызықтық емес болжамды нейрондық жүйе арқылы жүргізу -- бірнеше класстық нейрондық жүйе -- нейрондық жүйедегі оқыту -- нейрондық жүйедегі баға функциясы -- артқа тарау алгоритмі -- градиенттік тексеру -- нейрондық жүйедегі параметрлерді кездейсоқ сандарға теңеу -- жасанды нейрондық жүйені оқыту үшін арналған бағдарлама -- нейрондық жүйенің толықтай алгоритмі -- машина үйретудегі кеңестер -- қателіктермен жұмыс істеу -- болжам модельіне баға беру -- машина үйрету модельдерін таңдау -- машина үйрету жүйесін құру -- теңеспеген ақпараттар жиынтығы -- тіреу векторының машиналары -- баға функциясын жетілдіру -- ядро функциясы 1 -- ядро функциясы 2 -- тіреу вектор машинасын қалай қолданамыз -- k жақын көршілер -- k жақын көршілер алгоритмі -- k жақын көршілер алгоритміндегі параметрлер -- шешім қабылдау ағашы -- кездейсоқ орман алгоритмі -- қарапайым байес -- байес теоремасы -- класстеризация есебі -- к-орта -- к-орта алгоритмі үшін баға функциясы -- центроидтардың бастапқы орны -- өлшемдікті қысқарту -- деректердің көлемін кішірейту -- деректер визуализациясы -- негізгі компонент анализі -- меншікті вектор есептеу жолы -- аномалияны анықтау -- гаусстық таралу -- аномалиялық құбылысты анықтау алгоритмі -- қасиеттерді таңдау -- көп айнымалы гаусстық таралу -- ұсыныс жүйелері -- бірлескен ұсыныс жүйесі -- орта нормализациясы -- үлкен деректермен жұмыс -- стохастикалық градиенттік түсу -- кіші топтық градиенттік түсу -- үйрету параллельизациясы -- оптикалық символды анықтау мысалы -- есеп берілгені -- жүгірмелі терезе -- деректерді жинау жолдары -- модель жұмысының өнімділігін арттыру
Аннотация: Бұл кiтаптың басты мақсаты — машинаны үйрету саласын оқырмандарға таныстыра келіп нөлдiк деңгейден халықаралық дәрежедегi Junior Machine Learning Engineer деңгейiне дейiнгі бiлiм беруді іске асыру. Өз тарапымыздан Junior Machine Learning Engineer деңгейін көздейтін тақырыптарды қарастырып, оларға толықтай түсінік беруге тырыстық. Әр тақырыптағы өз бiлiмдерiңiздi тексеру үшiн тест сұрақтар мен жаттығулар берiп отырдық. Бұл оқу құралында келесідей тақырыптар қамтылған: "Машинаны Үйретуге кіріспе", "Сызықтық Регрессия", "Логистикалық регрессия", "Нейрондық жүйелер", "Машинаны үйрету мен Машинаны үйрету жүйесiн құру кеңестері", "Тiреу векторының машиналары", "k Жақын Көршiлер", "Шешiм қабылдау ағашы", "Қарапайым Байес", "Класстеризация есебi", "Өлшемдiктi қысқарту", "Аномалияны анықтау", "Ұсыныс жүйелерi" және "Үлкен деректермен жұмыс". Әр тақырып үшiн Python тiлiнде код жазылып, сол тақырыпты теориялық түрде түсiнiп қана қоймай, сол кодты бiзбен бiрге жазып, практикалық тұрғыдан бiлiмдерiңiздi арттыра алуға қолайлы жағдай жасадық. Осылайша, өтілген әрбір тақырыпты толығырақ түсiну үшiн осы есептердi шығара отырып, тек теориялық тұрғыдан ғана емес, сонымен бірге практикалық тұрғыдан да түсiнік аласыздар.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
оқу залы 2 (2)
Свободны: оқу залы 2 (2)
К 15
Қайранбаев, М.
Машина үйрету [Текст] : оқулық. 3-кітап / М. Қайранбаев. - Алматы : "Лантар books" ЖШС, 2023. - 418 б. - ("Жасанды Интеллект инженері болу" сериясы). - ISBN 9786013614960 : 19660.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Жалпы машина жасау. Машинатану
Общее машиностроение. Машиноведение
Кл.слова (ненормированные):
машина үйрету -- жасанды интеллект инженері болу -- машинаны үйретудің түрлері -- бақылау арқылы оқыту -- регрессиялық есеп -- классификациялық есеп -- бақылаусыз оқыту -- класстеризация -- сызықтық регрессия -- машинаны үйрету модельінің жалпы жағдайы -- баға функциясы -- градиенттік түсу -- код -- деректер генерациясы -- сызықтық алгебра -- матрица мен вектор -- матрицаларды қосу -- скальярға көбейту -- матрица мен вектор көбейтіндісі -- матрица мен матрицаны көбейту -- матрицаларды көбейтудегі қасиеттері -- кері матрица -- матрица транспозициясы -- бірнеше айнымалы сызықтық регрессия -- полиномиялды регрессия -- логистикалық регрессия -- классификация есебі -- шешім қабылдау аралығы -- бірнеше класстық классификатор -- регуляризация -- асыра сілтеп үйрету -- баға функциясына қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация коды -- логистикалық регрессия үшін регуляризация амалы -- нейрондық жүйелер -- сызықтық емес болжам функциясы -- жасанды нейрондық жүйелердің адам миымен қатынасы -- жасанды нейрондық жүйе -- жасанды нейрондық жүйедегі векторлық есептеу жолы -- сызықтық емес болжамды нейрондық жүйе арқылы жүргізу -- бірнеше класстық нейрондық жүйе -- нейрондық жүйедегі оқыту -- нейрондық жүйедегі баға функциясы -- артқа тарау алгоритмі -- градиенттік тексеру -- нейрондық жүйедегі параметрлерді кездейсоқ сандарға теңеу -- жасанды нейрондық жүйені оқыту үшін арналған бағдарлама -- нейрондық жүйенің толықтай алгоритмі -- машина үйретудегі кеңестер -- қателіктермен жұмыс істеу -- болжам модельіне баға беру -- машина үйрету модельдерін таңдау -- машина үйрету жүйесін құру -- теңеспеген ақпараттар жиынтығы -- тіреу векторының машиналары -- баға функциясын жетілдіру -- ядро функциясы 1 -- ядро функциясы 2 -- тіреу вектор машинасын қалай қолданамыз -- k жақын көршілер -- k жақын көршілер алгоритмі -- k жақын көршілер алгоритміндегі параметрлер -- шешім қабылдау ағашы -- кездейсоқ орман алгоритмі -- қарапайым байес -- байес теоремасы -- класстеризация есебі -- к-орта -- к-орта алгоритмі үшін баға функциясы -- центроидтардың бастапқы орны -- өлшемдікті қысқарту -- деректердің көлемін кішірейту -- деректер визуализациясы -- негізгі компонент анализі -- меншікті вектор есептеу жолы -- аномалияны анықтау -- гаусстық таралу -- аномалиялық құбылысты анықтау алгоритмі -- қасиеттерді таңдау -- көп айнымалы гаусстық таралу -- ұсыныс жүйелері -- бірлескен ұсыныс жүйесі -- орта нормализациясы -- үлкен деректермен жұмыс -- стохастикалық градиенттік түсу -- кіші топтық градиенттік түсу -- үйрету параллельизациясы -- оптикалық символды анықтау мысалы -- есеп берілгені -- жүгірмелі терезе -- деректерді жинау жолдары -- модель жұмысының өнімділігін арттыру
Аннотация: Бұл кiтаптың басты мақсаты — машинаны үйрету саласын оқырмандарға таныстыра келіп нөлдiк деңгейден халықаралық дәрежедегi Junior Machine Learning Engineer деңгейiне дейiнгі бiлiм беруді іске асыру. Өз тарапымыздан Junior Machine Learning Engineer деңгейін көздейтін тақырыптарды қарастырып, оларға толықтай түсінік беруге тырыстық. Әр тақырыптағы өз бiлiмдерiңiздi тексеру үшiн тест сұрақтар мен жаттығулар берiп отырдық. Бұл оқу құралында келесідей тақырыптар қамтылған: "Машинаны Үйретуге кіріспе", "Сызықтық Регрессия", "Логистикалық регрессия", "Нейрондық жүйелер", "Машинаны үйрету мен Машинаны үйрету жүйесiн құру кеңестері", "Тiреу векторының машиналары", "k Жақын Көршiлер", "Шешiм қабылдау ағашы", "Қарапайым Байес", "Класстеризация есебi", "Өлшемдiктi қысқарту", "Аномалияны анықтау", "Ұсыныс жүйелерi" және "Үлкен деректермен жұмыс". Әр тақырып үшiн Python тiлiнде код жазылып, сол тақырыпты теориялық түрде түсiнiп қана қоймай, сол кодты бiзбен бiрге жазып, практикалық тұрғыдан бiлiмдерiңiздi арттыра алуға қолайлы жағдай жасадық. Осылайша, өтілген әрбір тақырыпты толығырақ түсiну үшiн осы есептердi шығара отырып, тек теориялық тұрғыдан ғана емес, сонымен бірге практикалық тұрғыдан да түсiнік аласыздар.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
оқу залы 2 (2)
Свободны: оқу залы 2 (2)
Page 2, Results: 16