<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <title>ЭБ Коллекция: Кафедра ФМиИС, 5 семестр</title>
  <link rel="alternate" href="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/335744" />
  <subtitle>Кафедра ФМиИС, 5 семестр</subtitle>
  <id>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/335744</id>
  <updated>2026-04-21T05:33:24Z</updated>
  <dc:date>2026-04-21T05:33:24Z</dc:date>
  <entry>
    <title>Основы машинного обучения: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для  специальности: 6-05-0533-10 Информатика  Профилизация: Системный анализ. Регистрационный №3604/б.</title>
    <link rel="alternate" href="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338504" />
    <author>
      <name>Васьковский, М. М.</name>
    </author>
    <author>
      <name>Задорожнюк, А. О.</name>
    </author>
    <author>
      <name>Сушко, Д. П.</name>
    </author>
    <id>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338504</id>
    <updated>2025-12-09T03:51:23Z</updated>
    <published>2025-06-27T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Заглавие документа: Основы машинного обучения: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для  специальности: 6-05-0533-10 Информатика  Профилизация: Системный анализ. Регистрационный №3604/б.
Авторы: Васьковский, М. М.; Задорожнюк, А. О.; Сушко, Д. П.
Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА &#xD;
Цели и задачи учебной дисциплины &#xD;
Цель учебной дисциплины «Основы машинного обучения»: &#xD;
формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков в &#xD;
области машинного обучения, позволяющих решать реальные задачи анализа &#xD;
данных, строить и оценивать прогностические модели, а также грамотно &#xD;
интерпретировать полученные результаты. &#xD;
Задачи учебной дисциплины: &#xD;
1. Сформировать системное понимание основных понятий, задач и &#xD;
методов машинного обучения. &#xD;
2. Обучить студентов полному циклу анализа данных, от исследования и &#xD;
предобработки до построения, валидации и интерпретации моделей. &#xD;
3. Привить практические навыки работы с данными и инструментами &#xD;
машинного обучения (Python, Jupyter Notebook, библиотеки scikit-learn, pandas, &#xD;
numpy и др.). &#xD;
4. Развить умение выбирать адекватные методы машинного обучения в &#xD;
зависимости от постановки задачи и характеристик данных. &#xD;
Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим &#xD;
образованием.  &#xD;
Учебная дисциплина относится к дисциплинам профилизации &#xD;
«Системный анализ» компонента учреждения образования. &#xD;
Программа составлена с учетом межпредметных связей с учебными &#xD;
дисциплинами. Основой для изучения дисциплины является учебная &#xD;
дисциплина государственного компонента «Математический анализ» модуля &#xD;
«Математический анализ», «Методы оптимизации» модуля «Математические &#xD;
методы принятия решений» &#xD;
Знания, полученные в учебной дисциплине, используются при изучении &#xD;
дисциплины «Нейронные сети» модуля «Системный анализ».</summary>
    <dc:date>2025-06-27T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
</feed>

