Machine Learning

Softecks

Жарнамалары бар

Осы қолданба туралы

Жасанды интеллект, деректер ғылымы, болжамды модельдеу және модель әзірлеуді түсінуге көмектесетін құрылымдалған машиналық оқыту қолданбасына қош келдіңіз. Сіз студент, болашақ деректер ғалымы, бағдарламалық жасақтама инженері немесе технология маманы болсаңыз да, қолданба машиналық оқытуды негізгі теориядан бастап орналастыруға дейін қамтитын ұйымдастырылған сабақтар мен практикалық нұсқаулықтарды ұсынады.

📱 ҚОС ХАБТЫ ОҚЫТУ ҚҰРЫЛЫМЫ
1. ОҚУ ҚОСЫМШАСЫ
Оқу парадигмаларын, гипотеза кеңістіктерін, сызықтық модельдерді, нейрондық желілерді, ядро ​​әдістерін, шешім ағаштарын, мүмкіндіктерді таңдауды және модельдің өмірлік циклінің тұжырымдамаларын қамтитын сабақтарды зерттеңіз.

2. ҚАЛАЙ ОҚУ КЕРЕК ҚОСЫМШАСЫ
Деректер жиынтығын дайындауды, модельді оқытуды, бағалауды, баптауды, түсіндіруді және орналастыру жұмыс процестерін түсіндіретін қадамдық нұсқаулықтарға қол жеткізіңіз.

📚 МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ТАҚЫРЫПТАРЫ
• Негіздер және оқыту парадигмалары
Машиналық оқытуды, оның қолданылуын және бақыланатын, бақыланбайтын және күшейтілген оқыту арасындағы айырмашылықтарды түсініңіз.

• Тұжырымдаманы оқыту
Гипотеза кеңістіктерін, индуктивті ауытқуды, нұсқа кеңістіктерін, жалпылауды және мысалдардан оқытуды зерттеңіз.

• Сызықтық модельдер
Регрессияны, жіктеуді, сызықтық шешім қабылдау функцияларын және деректерді бөлу үшін шекаралардың қалай қолданылатынын үйреніңіз.

• Нейрондық желілер және ядро ​​әдістері
Көп қабатты перцептрондарды, радиалды базалық функция желілерін, тірек векторлық машиналарды және күрделі функция кеңістіктеріне арналған әдістерді зерттеңіз.

• Шешім ағаштары және функцияларды таңдау
Ағашқа негізделген модельдерді, функцияларды таңдау тәсілдерін, модельдерді салыстыруды және сенімді жүйелерді құрудағы жиі кездесетін қиындықтарды түсініңіз.

• Модельдің өмірлік циклі
Машиналық оқыту модельдерін оқыту, валидациялау, тестілеу, бақылау, техникалық қызмет көрсету және жауапты пайдалану туралы біліңіз.

💻 ПРАКТИКАЛЫҚ НҰСҚАУЛЫҚТАР
«Нұсқаулық» бөлімінде машиналық оқыту жұмыс процесінің әртүрлі кезеңдеріне арналған нұсқаулықтар бар:

• Python орнату және Jupyter Notebook орнату
• Жалпы деректер ғылымы кітапханаларын конфигурациялау
• Pandas көмегімен деректер жиынтығын жүктеу және зерттеу
• Жоқ, қайталанатын немесе сәйкес келмейтін деректерді тазалау
• Диаграммалар мен графиктермен үлгілерді визуализациялау
• Деректерді оқыту, валидация және тест жиынтықтарына бөлу
• Дайындау кезінде деректердің ағып кетуіне жол бермеу
• Регрессия, жіктеу немесе кластерлеу алгоритмдерін таңдау
• Сызықтық регрессия модельдерін құру және бағалау
• k-NN, Naive Bayes және қолдау векторлық машина модельдерін оқыту
• K-Means және иерархиялық кластерлеу арқылы деректерді топтастыру
• Негізгі компоненттік талдау арқылы өлшемдерді азайту
• Теңгерімсіз деректер жиынтығын өңдеу
• Тиісті метрикалармен өнімділікті өлшеу
• GridSearchCV көмегімен гиперпараметрлерді баптау
• Шамадан тыс сәйкестендіруді азайту үшін регуляризацияны қолдану
• TensorFlow және Keras көмегімен нейрондық желілерді құру
• Функцияның маңыздылығы мен SHAP арқылы болжамдарды түсіну
• Оқытылған модельдерді сақтау және жүктеу
• Модельдерді орналастыру REST API интерфейстері
• Модель дрейфін және өнімділігін бақылау
• Жауапты жасанды интеллект принциптерін қолдану

🎯 БҰЛ ҚОСЫМШАНЫ КІМ ПАЙДАЛАНА АЛАДЫ?
Бұл қосымша информатика және деректер ғылымы студенттеріне, жасанды интеллектті зерттей бастағандарға, машиналық оқытуға көшіп жатқан әзірлеушілерге, интеллектуалды қосымшаларды жасайтын бағдарламалық жасақтама инженерлеріне және болжамды аналитикаға қызығушылық танытатын мамандарға жарамды.

💡 ОҚУ АРТЫҚШЫЛЫҚТАРЫ
Қосымша машиналық оқыту тақырыптарын анық және ұйымдастырылған форматта ұсынады. Құрылымдық сабақтар біртіндеп оқытуды, академиялық зерттеуді, сұхбатқа дайындықты және қайта қарауды қолдайды. Практикалық нұсқаулықтар оқушыларға тұжырымдамаларды деректерді дайындаумен, алгоритмді оқытумен, бағалаумен және орналастырумен байланыстыруға көмектеседі.

Ашық навигация тақырыптарды зерттеуді, маңызды тұжырымдамаларды қайта қарауды және ыңғайлы қарқынмен оқуды жеңілдетеді. Мазмұн ажыратылған ресурстарға сүйенбей, машиналық оқыту жұмыс процестерін кеңінен түсінуді қалайтын оқушыларды қолдайды.

🔄 ҮНЕМДІ БІЛІМ БЕРУ ЖАҢАРТУЛАРЫ
Қосымша машиналық оқыту сабақтарына, практикалық оқулықтарға, мазмұнды ұйымдастыруға, пайдалану ыңғайлылығына, өнімділігіне, қателерді түзетуге және тұрақтылыққа қатысты жалпы жаңартуларды алады. Жаңартулар сонымен қатар бар түсіндірмелерді нақтылап, оқу тәжірибесін жақсартуы мүмкін.

Жаңа функциялар

App contents re-structured
How to Section added
App Stability & Design Improvements