Machine Learning

StudyZoom

Жарнамалар бар

Колдонмо тууралуу

Бул бардыгы бир жерде колдонмо менен Master Machine Learning — студенттер, адистер жана сынактык сынак тапшыруучулар үчүн иштелип чыккан. Бул колдонмо негизги түшүнүктөрдү, алгоритмдерди жана тиркемелерди камтыган структураланган, бөлүмгө негизделген окуу сапарын сунуштайт — бардыгы стандарттуу ML окуу планына негизделген.

🚀 Ичинде эмне бар:

📘 1-бөлүм: Машиналарды үйрөнүүгө киришүү
• Machine Learning деген эмне
• Жакшы коюлган окуу көйгөйлөрү
• Окуу системасын долбоорлоо
• Машиналарды үйрөнүүдөгү перспективалар жана маселелер

📘 2-бөлүм: Концепцияны үйрөнүү жана жалпыдан конкреттүү иреттөө
• Издөө катары окуу концепциясы
• FIND-S алгоритми
• Version Space
• Индуктивдүүлүк

📘 3-бөлүм: Чечим дарагын үйрөнүү
• Чечим дарагынын өкүлчүлүгү
• ID3 алгоритми
• Энтропия жана маалымат алуу
• Ашыкча тууралоо жана бутоо

📘 4-бөлүм: Жасалма нейрон тармактары
• Перцептрон алгоритми
• Көп катмарлуу тармактар
• Артка жайылтуу
• Тармакты долбоорлоодогу маселелер

📘 5-бөлүм: Гипотезаларды баалоо
• Мотивация
• Гипотезанын тактыгын баалоо
• Ишеним аралыгы
• Окуу алгоритмдерин салыштыруу

📘 6-бөлүм: Байезиялык үйрөнүү
• Бейс теоремасы
• Максималдуу ыктымалдуулук жана MAP
• Naive Bayes классификатору
• Байесиялык ишеним тармактары

📘 7-бөлүм: Компьютердик окутуу теориясы
• Болжол менен туура (PAC) үйрөнүү
• Үлгүлөрдүн татаалдыгы
• VC өлчөмү
• Ката менен байланышкан модель

📘 8-бөлүм: Инстанцияга негизделген окутуу
• K-Эң жакын кошуна алгоритми
• Иштин негизинде ой жүгүртүү
• Жергиликтүү салмактуу регрессия
• Өлчөмдүүлүктүн каргышы

📘 9-бөлүм: Генетикалык алгоритмдер
• Гипотеза космостук издөө
• Генетикалык операторлор
• Фитнес функциялары
• Генетикалык алгоритмдердин колдонмолору

📘 10-бөлүм: Эрежелердин топтомун үйрөнүү
• Ырааттуу жабуу алгоритмдери
• Бутоодон кийинки эреже
• Биринчи тартиптеги эрежелерди үйрөнүү
• Prolog-EBG колдонуу менен үйрөнүү

📘 11-бөлүм: Аналитикалык окутуу
• Түшүндүрүүгө негизделген окутуу (EBL)
• Индуктивдүү-аналитикалык окуу
• Тиешелүү маалымат
• Операциялык

📘 12-бөлүм: Индуктивдүү жана аналитикалык окууну айкалыштыруу
• Индуктивдүү логикалык программалоо (ILP)
• FOIL Algorithm
• Түшүндүрүү менен байкоону айкалыштыруу
• ILP колдонмолору

📘 13-бөлүм: Окууну бекемдөө
• Окуу тапшырмасы
• Q-Learning
• Убактылуу айырмачылык методдору
• Чалгындоо стратегиялары

🔍 Негизги өзгөчөлүктөрү:
• Структураланган силлабус темага байланыштуу
• Силлабус китептери, MCQs жана ар тараптуу үйрөнүү үчүн тесттерди камтыйт
• Оңой навигация жана тез жетүү үчүн кыстарма өзгөчөлүгү
• Жакшыртылган колдонуу үчүн горизонталдык жана пейзаждык көрүнүштү колдойт
• BSc, MSc жана конкурстук сынактарга даярдануу үчүн идеалдуу
• Жеңил дизайн жана оңой навигация

Сиз башталгычпы же ML билимиңизди өркүндөтүүнү максат кылып жатасызбы, бул колдонмо академиялык жана мансаптык ийгиликке жетүүнүн эң сонун шериги болуп саналат.

📥 Азыр жүктөп алып, Machine Learning чеберчилигине саякатыңызды  баштаңыз!

Эмне жаңылык

🚀 What’s New in Machine Learning App v1.0

• ✨ User interface with clean and intuitive design
• 🔖 Added bookmark feature for easy access to important topics
• 📱 Supports horizontal and landscape views for flexible studying
• 📚 Complete syllabus content, MCQs, and quizzes for better learning
• ⚡ Faster performance and smoother navigation

Perfect for students and professionals aiming to master Machine Learning. Download now and upgrade your study experience!