Электронный каталог

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)

32.973.26-018.2(5Каз)
Д 20
Даркенбаев, Д. К.
    Үлкен көлемді деректерді өңдеу әдістері [Текст] : монография / Д. К. Даркенбаев. - Алматы : Дарын, 2024. - 151 б. - !sk_elib_Oisbncn_H.pft: FILE NOT FOUND!
ББК 32.973.26-018.2(5Каз)

Рубрики: Программное обеспечение

Кл.слова (ненормированные):
үлкен көлемді деректерді өңдеу әдістері -- монография -- NoSQL дерекқорының түрлері -- MonetDB -- CouchDB -- ROC талдау -- ROC қисықтың канондық алгоритмін құру -- DataMining әдісі -- ұзақ мерзімге ипотекалық несие беру жүйесі -- сызықты регрессия әдісі -- логистикалық регрессия әдісі -- регрессия теңдеуін түрлендірудің қажеттілігі -- максималды ықтималдылық -- логистикалық регрессия -- көпқабатты нейрондық желілер -- ипотекалық несие алушылардың төлем қабілеттерін анықтау -- үлкен көлемді деректерді өңдеудің компьютерлік моделін құру -- бағдарламалау тілі -- деректерді даярлау -- деректерді нормализациялау -- бағдарламалық қамтаманың архитектурасы -- деректерді өңдеу алгоритмдері -- деректерді өңдеу нәтижелері
Аннотация: Монографияда үлкен көлемді деректерді өңдеу әдістері зерттелген. Зерттеу негізінде ипотекалық несие алушы жеке тұлғалардың деректері өңделіп, сәйкесінше болжамдар жасалған. Монографияда үлкен көлемді деректерді өңдеу мәселелерімен қатар, NoSQL және DataMining технологиялары сәтті интерграцияланған. Сонымен қатар, үлкен көлемді деректерді өңдеу жүйесінің моделі құрылған. Жеке тұлғалардың төлем қабілеттерін бағалаумен қатар, классификациялық алгоритмдерді салыстыра және дәлдігін арттыра отырып, заманауи есептеу тәжірибелерімен негізделген. Деректерді оқыту және тестілеу процестерінде алынған өңдеу нәтижелерінің сапасы айқын көрсетілген. Монографияны ақпараттық технологиялар саласында үлкен көлемді деректерді өңдеу әдістерін зерттеп жүрген мамандар, ЖОО оқытушылары мен студенттері мен көмекші құрал ретінде қолдануларына болады.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
чз2 (1), чз6 (1)
Свободны: чз2 (1), чз6 (1)