Сарсембаева Талшын Сағдатбекқызы дәрістер жинағы

Лекция 1

Интеллектуалды деректерді талдау (KDD): Теориясы, Әдістері және Қолданылу Аясы

Лекция 2

KDD (Knowledge Discovery in Data) кезеңдері

Лекция 3

Деректерді талдау және алдын ала өңдеу

Лекция 4

Классификация әдістері: Жалпы түсінік, Алгоритмдер және Модельдерді Бағалау

Лекция 5

Шешімдер Ағаштары және Ансамбльдік Әдістер: Random Forest және Gradient Boosting

Лекция 6

Кластерлеу әдістері: k -means, DBSCAN және Бағалау Метрикалары

Лекция 7

Ассоциативті ережелерді өндіру: Apriori, FP-growth және Бизнесте Қолданылуы

Лекция 8

Негізгі Компоненттер Әдісі (PCA) және Деректердің Өлшемін Төмендету

Лекция 9

t-SNE және Деректердің Визуализациясы: PCA-мен Салыстыру

Лекция 10

Нейрондық Желілердің Негіздері және Терең Оқытудың Қазіргі Үлгілері

Лекция 1

Деректер туралы ғылымына кіріспе.

Лекция 2

Деректерді талдауға арналған Python негіздері.

Лекция 3

Деректерді визуализациялау.

Лекция 4

Сызықтық алгебра және статистика.

Лекция 5

Ықтималдық және гипотезалар.

Лекция 6

Градиенттік төмендеу және оңтайландыру.

Лекция 7

Градиенттік төмендеу және оңтайландыру.

Лекция 8

Машиналық оқыту негіздері.

Лекция 9

Машиналық оқыту алгоритмдері (1 бөлім).

Лекция 10

Машиналық оқыту алгоритмдері (2 бөлім).