Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/333225
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorПирштук, Д. И.-
dc.date.accessioned2025-08-18T13:49:08Z-
dc.date.available2025-08-18T13:49:08Z-
dc.date.issued2025-03-24-
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/333225-
dc.description.abstractПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Учебная дисциплина «Машинное обучение и анализ данных» знакомит студентов с основами машинного обучения и закладывает необходимую теоретическую базу для применения алгоритмов анализа данных в прикладных задачах. Цель дисциплины – сформировать теоретические и практические знания в области машинного обучения, современных методов восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Задачи учебной дисциплины: 1. Изучить теоретические основы машинного обучения и алгоритмы, обучаемые на данных. 2. Научить выполнять исследовательские циклы анализа данных: выдвижение гипотез, визуализацию, выбор подходящих алгоритмов, обучение моделей, оценку качества и интерпретацию полученных результатов. 3. Сформировать навыки решения прикладных задачах на реальных данных при помощи алгоритмов обучения с учителей. Место учебной дисциплины. В системе подготовки специалиста с высшим образованием учебная дисциплина относится к модулю дисциплин профилизации «Дискретная математика и биоинформатика» компонента учреждения образования. Учебная программа составлена с учетом межпредметных связей и программ по дисциплинам. Основой для изучения учебной дисциплины являются дисциплина «Теория вероятностей и математическая статистика» модуля «Теория вероятностей и математическая статистика» компонента учреждения высшего образования, дисциплина «Основы и методологии программирования» модуля «Программирование» государственного компонента, дисциплина «Линейная алгебра» модуля «Геометрия и алгебра» государственного компонента, дисциплина Математический анализ» модуля «Математический анализ» государственного компонента, дисциплина «Модели и алгоритмы задач дискретной оптимизации» модуля «Дискретные структуры и алгоритмы» государственного компонента. Знания, полученные в учебной дисциплине, применяются при написании студентами курсовых и дипломных работ.ru
dc.language.isoruru
dc.publisherБГУ, ФПМИ, Кафедра дискретной математики и алгоритмикиru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessru
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математикаru
dc.titleМашинное обучение и анализ данных: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 6-05-0533-10 Информатика Профилизация: Дискретная математика и биоинформатика. Рег. №2785/б.ru
dc.typesyllabusru
dc.rights.licenseCC BY 4.0ru
Располагается в коллекциях:Кафедра дискретной математики и алгоритмики_ИНФ

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
Программа_Рег2785_2025_Машинное_обучение_и_анализ_данных_ИНФ.pdf1,32 MBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.