Machine Learning
( 24 Модульдер )

модуль #1
Машиналық оқытуға кіріспе
Машиналық оқытуға шолу, машиналық оқыту түрлері және машиналық оқытудың маңыздылығы

модуль #2
Математикалық негіздер
Сызықтық алгебра, есептеу, ықтималдық және статистика

модуль #3
Деректерді алдын ала өңдеу
Деректерді тазалау, мүмкіндіктерді масштабтау, қалыпқа келтіру және мүмкіндікті таңдау

модуль #4
Бақыланатын оқу
Бақыланатын оқытуға кіріспе, регрессия және классификация

модуль #5
Сызықтық регрессия
Қарапайым және көп сызықтық регрессия, шығындар функциясы және градиенттік төмендеу

модуль #6
Логистикалық регрессия
Логистикалық регрессия, сигма тәрізді функция және шығындар функциясы

модуль #7
Шешім ағаштары
Шешім ағаштарымен, энтропиямен және ақпарат алуымен таныстыру

модуль #8
Кездейсоқ ормандар
Ансамбльді оқыту, кездейсоқ ормандар және гиперпараметрлерді баптау

модуль #9
Векторлық машиналарды қолдау
SVMs, ядролық трюк және жұмсақ маржа SVMs кіріспе

модуль #10
Бақылаусыз оқыту
Бақылаусыз оқытуға кіріспе, кластер құру және өлшемді азайту

модуль #11
K-кластерлеуді білдіреді
K- кластерлеу алгоритмін, шығындар функциясын және Lloyds алгоритмін білдіреді

модуль #12
Иерархиялық кластерлеу
Иерархиялық кластерлеу, агломеративті және дивизиялық кластерлеу

модуль #13
Негізгі құрамдас талдау
РҚА кіріспе, меншікті мәндер және меншікті векторлар

модуль #14
Терең оқыту негіздері
Терең оқытуға, нейрондық желілерге және перцептронға кіріспе

модуль #15
Конволюциялық нейрондық желілер
CNN, конволюциондық қабаттар және біріктіру қабаттарымен таныстыру

модуль #16
Қайталанатын нейрондық желілер
RNNs, LSTM және GRU-ға кіріспе

модуль #17
Табиғи тілді өңдеу
NLP-ке кіріспе, мәтінді алдын ала өңдеу және сөзді ендіру

модуль #18
Модельді бағалау және таңдау
Бағалау, артық орнату және үлгі таңдау әдістеріне арналған көрсеткіштер

модуль #19
Гиперпараметрді баптау
Гиперпараметрлерді баптау, тор іздеу және кездейсоқ іздеуге кіріспе

модуль #20
Үлгіні орналастыру
Машиналық оқыту үлгілерін қолдану, үлгіге қызмет көрсету және қарастыру

модуль #21
Машиналық оқытудағы этика және әділдік
Машинаны оқытудағы, этикадағы және ашықтықтағы бейтараптық пен әділдік

модуль #22
Машиналық оқытудағы жағдайлық зерттеулер
Машиналық оқытудың, кейс зерттеулерінің және жобалардың нақты әлемдегі қолданбалары

модуль #23
Машиналық оқытудағы қосымша тақырыптар
Машиналық оқытудағы кеңейтілген тақырыптар, соның ішінде күшейтілген оқыту және генеративті үлгілер

модуль #24
Курсты қорытындылау және қорытындылау
Machine Learning мансабындағы келесі қадамдарды жоспарлау

Білуге, бөлісуге және бәсекелесуге дайынсыз ба?

Авторлық құқық 2025 @ Wizape.com
Барлық құқықтар қорғалған