Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167920
Назва: Машинне навчання
Автори: Желдак, Т.А.
Владико, О.Б.
Малієнко, А.В.
Гаранжа, Д.М.
Ключові слова: Машинне навчання;СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ;ядерне згладжування;кластеризація Ллойда;класифікація CART;класифікація AdaBoost;згладжування
Дата публікації: 2024
Бібліографічний опис: Машинне навчання [Електронний ресурс] : методичні рекомендації до виконання практичних робіт для здобувачів ступеня магістра освітньопрофесійної програми «Системний аналіз» зі спеціальності 124 Системний аналіз / уклад.: Т.А. Желдак, О.Б. Владико, А.В. Малієнко, Д.М. Гаранжа ; М-во освіти і науки України, Нац. техн. ун-т «Дніпровська політехніка». – Дніпро : НТУ «ДП», 2024. – 48 с.
Короткий огляд (реферат): Машинне навчання – це один з методів функціонування штучного інтелекту, що вивчає методи побудови алгоритмів, здатних навчатися.
Мета дисципліни – сформувати у здобувачів навички застосування та використання сучасних технологій обробки даних для вирішення задач класифікації, регресійного аналізу, прогнозування та ухвалення рішень.
Практичні роботи виконуються кожним студентом за варіантами згідно з порядковим номером у журналі поточного контролю викладача. В практичних роботах наводяться всі необхідні формули з розшифруванням прийнятих позначень, їхні значення і результати обчислень. Всі розрахунки здійснюються у середовищі Python.
Уміщено тематику практичних робіт, перелік основних теоретичних питань, короткі теоретичні відомості. Описано методики обчислень і наведено схеми та приклади розв’язування типових задач. Подано методичні поради до виконання індивідуальних завдань. Сформульовано питання для самоконтролю й критерії оцінювання індивідуальних робіт. Рекомендації орієнтовано на активізацію виконавчого етапу навчальної діяльності студентів.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167920
Розташовується у зібраннях:РВВ-2024

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
МашиннеНавчанняМетодПрактика124.pdf1,12 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.