Электронный каталог

65.290-2(5Каз)
К 97

    Қызмет маркетингі [Текст] : оқулық / М. Т. Давлетова, Д. И. Разакова, Ұ. Ә. Төреқұлова, Р. Е. Таракбаева. - Алматы : ADAL KITAP, 2023. - 446 б. - ISBN 9786012692150 : 20000.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 65.290-2(5Каз)

Рубрики: Управление предприятием. Планирование

Кл.слова (ненормированные):
қызмет маркетингі -- қызмет көрсетудің жіктелуі -- әлемдегі қызмет көрсету саласы -- қазақстанда қызмет көрсету нарығы -- қызмет көрсету маркетингі -- ақпараттық қамтамасыз ету -- маркетингтік зерттеудің принциптері -- маркетингтік ақпарат -- маркетингтік зерттеудің әдістері -- заманауи маркетингтік ақпараттық жүйелер -- қызмет көрсету нарығының сыйымдылығы -- қызмет көрсету нарығын сегменттеу -- тұтынушыларды талдау -- тұтынушының мінез-құлық кезеңдері -- қызмет көрсетуді ұсыну үдерісі -- ассортименттік саясат -- сатып алушы -- сатушы -- материалдық орта элементтері -- қызмет көрсету саласындағы баға саясаты -- баға стратегиялары -- көлік қызметтері -- туризм индустриясы -- маркетингтік коммуникациялар -- интеграцияланған маркетингтік коммуникациялар -- банк қызметтерінің маркетингі -- туристік қызметтер маркетингі -- қонақ үй қызметтерінің маркетингі -- білім берудегі маркетинг -- саудадағы маркетинг -- көтерме сауда маркетингі -- бөлшек сауда маркетингі -- көлік қызметтерінің маркетингі -- көліктік логистика -- аутсорсинг қызметтерінің маркетингі
Аннотация: Ұсынылған оқулық оқу үдерісін толыққанды әдістемелік қамтамасыз етудің қажетті және маңызды құралы болып табылады. Бұл оқулық қызмет көрсету саласының теориялық негіздеріне, маркетингтік қызмет тұжырымдамасына, маркетингтік қызметтерді ақпараттық қамтамасыз етуге, қызмет көрсету саласындағы тұтынушыларды талдауға, қызметтерді көрсету үдерісіне, қызмет көрсету саласындағы баға саясатымен, таратумен байланысты тақырыптардың кең ауқымын қамтиды, және қызмет көрсетудің маркетингтік арналары, қызметтер нарығындағы маркетингтік коммуникациялар, банк, туризм, қонақ үй қызметтері нарықтарындағы маркетингтік қызметтің ерекшеліктері, білім беру қызметтері саласындағы маркетинг, көлік қызметі, саудадағы маркетинг, аутсорсинг қызметтерінің маркетингі тақырыптары қараластырылады. Оқулық студенттерге қызметтер маркетингі саласында терең және жүйеленген білім беруге, маркетингтік технологиялар мен стратегияларды зерттеудің негізін салуға, маркетингтік операциялардың мазмұны мен практикалық жүзеге асырылуының мәнін және олардың даму тенденцияларын білуге көмектеседі. Қызметтер маркетингі мәселелері батыс компанияларының шетелдік тәжірибесін, сондай-ақ Қазақстанда қалыптасқан маркетинг тәжірибесін ескере отырып ұсынылған.
Держатели документа:
БҚУ
Доп.точки доступа:
Давлетова, М.Т.
Разакова, Д.И.
Төреқұлова, Ұ.Ә.
Таракбаева, Р.Е.

Экземпляры всего: 5
чз3 (5)
Свободны: чз3 (5)

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)