Электронный каталог

28.0(5Каз)
Р 21
Раманқұлова, А. А.
    Биологиялық статистика [Текст] : оқу құралы / А. А. Раманқұлова. - Алматы : Эверо, 2023. - 228 б. - ISBN 9786017508180 : 9504.32 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 28.0(5Каз)

Рубрики: Общая биология

Кл.слова (ненормированные):
биологиялық статистика -- биостатистикадағы деректер -- таңдама әдіс -- сенім аралығы -- статистикалық жорамалдар -- сандық деректер -- крускал-уоллис критерийі -- сапалық деректерді талдау -- пирсонның хи-квадрат критерийі -- мак-нимар критерийі -- өміршеңдікті талдау -- цензурирленген деректер -- цензурирленбеген деректер -- өміршеңдікті бағалау -- өзара байланыстарды талдау -- корреляциялық талдау -- регрессиялық талдау
Аннотация: Оқу құралында статистикалық жорамалдарды тексеру үшін қолданылатын негізгі параметрлік және параметрлік емес статистикалық әдістер: сандық және сапалық белгілер үшін айырмашылықтардың, байланыстардың статистикалық мәнділігін анықтау, сонымен бірге өміршеңдікті талдау қарастырылады.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 5
чз2 (5)
Свободны: чз2 (5)

22.151.5
С 79
Степанова, М. А.
    Аналитическая геометрия. Курс лекций [Текст] : учебное пособие / М. А. Степанова. - СПб. : Лань, 2023. - 172 с. - ISBN 9785507454082 : 6377.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 22.151.5

Рубрики: Алгебраические и аналитические методы в геометрии

Кл.слова (ненормированные):
аналитическая геометрия -- декартова система координат -- цилиндрическая система -- сферическая система -- барицентрическая система -- сумма векторов -- базис пространства -- аффинная система координат -- алгебра -- вектор -- аналитическое задание -- параметрическое задание -- эллипс -- гипербола -- конус
Аннотация: Пособие написано на основании материалов лекций, которые читались автором на факультете математики в РПГУ им. А. И. Герцена, и включает в себя основные разделы аналитической геометрии, касающиеся систем координат на прямой, на плоскости и в пространстве, произведений векторов, аналитического задания прямой и плоскости, кривых и поверхностей второго порядка. Вводятся барицентрические координаты и приводятся примеры их применения при решении задач.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 1
чз2 (1)
Свободны: чз2 (1)

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)

68(5Қаз)
Е 82
Есенгужин, Б. Н.
    Әскери патриоттық тәрбие [Текст] : оқу-әдістемелік құрал / Б. Н. Есенгужин. - Алматы : Alash Book, 2024. - 83 б. - ISBN 9786013830100 : 5900.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 68(5Қаз)

Рубрики: Әскери істер. Әскери ғылым

   Военное дело. Военная наука

Кл.слова (ненормированные):
әскери патриоттық тәрбие -- қазақстанның қоғамдық-саяси жағдайы -- мемлекеттіліктің моделдері -- мемлекеттің бірізділігі -- егемендіктің параметрлері -- жетістік жолдары -- жастардың отан қорғауға дайындығын тәрбиелеу -- тактика -- оқ ату -- саптық дайындық -- соғыс еңбек ардагерлерімен кездесулер -- тақырыптық кештер -- қалқан -- ұлан -- президенттік тест
Аннотация: Бұл әдістемелік нұсқаулық, әскери патриоттық тәрбие берудегі үйірме жетекшілеріне арналған оқу-әдістемелік жұмыс жинағы. Әрбір адамға өз Отаны ыстық. Бұл сөздің қаншалықты маңызды екенін әр заманның ірі тұлғалары айтып жеткізген. Патриоттық тәрбие жұмысының әдіс-тәсілдері, қағидалары, формалары әртүрлі. Қазіргі геосаясат, дүниежүзіндегі саяси ахуал бізден жастарды, соның ішінде болашақ Отан қорғаушы ұлдарды тәрбиелеуге аса үлкен көңіл бөлуге міндеттейді. Қазіргі кезде өскелең ұрпаққа әскери патриоттық тәрбие беруде «Жас сарбаз» қозғалысы үлкен жұмыс атқарады.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
оқу залы 4 (2)
Свободны: оқу залы 4 (2)

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)