Электронный каталог

22.15(5Каз)
С 13
Сағындықов, Б. Ж.
    Дифференциалдық геометрия және топология элементтері [Текст] : оқулық / Б. Ж. Сағындықов. - Алматы : ҚазҰТЗУ, 2023. - 402 б. - !sk_elib_Oisbncn_H.pft: FILE NOT FOUND!
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)

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. - !sk_elib_Oisbncn_H.pft: FILE NOT FOUND!
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)