04-05-232S Грицюк, П. М. (2024) Силабус навчальної дисципліни «Методи машинного навчання» для здобувачів вищої освіти ступеня «магістр», які навчаються за освітньо-професійною програмою «Інформаційні технології в бізнесі» спеціальності 126 «Інформаційні системи та технології». [Силабус]

Text 04-05-232S.pdf Download(302kB)

Анотація

Метою вивчення дисципліни є формування у майбутніх фахівців знань та вмінь застосування сучасних методів та засобів розробки, дослідження та використання сучасних технологій обробки даних для вирішення задач класифікації, регресійного аналізу, прогнозування та ухвалення рішень. Основні завдання. Засвоєння теоретичних знань: - теоретичних основ базових технологій машинного навчання; - методів, алгоритмів роботи, засобів реалізації та технологій налагодження систем обробки даних з використанням технологій обчислювального інтелекту; - сучасних програмних засобів реалізації технологій машинного навчання. Набуття умінь: - обґрунтовано вибирати конкретні технології та алгоритми машинного навчання при розв’язані відповідних практичних задач; - здійснювати підготовку та первинну обробку даних для побудови моделей систем методами машинного навчання; - вирішувати задачі автоматизації підтримки рішень, розпізнавання образів, діагностики, класифікації, оптимізації та аналізу даних методами машинного навчання; - засвоїти технологію реалізації методів машинного навчання в середовищі Google Colab із застосуванням бібліотек Python.

Title in English

SYLLABUS Machine Learning Techniques Code in Degree Programme ПП 2 Level of Education Master's (second) Field of Knowledge 12 Information technology Field of Study 126 Information systems and technologies Degree Programme Information technologies in business

Перегляд елементу

Завантажень