Деректер қоры 5 1Деректер қорының моделі 7
Диплом жұмысының теориялық маңызы
жүктеу/скачать 1,3 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Диплом жұмысының практикалық маңызы
- Дипломдық жұмыстың тақырыбы
- Диплом жұмысының құрылымы
| Диплом жұмысының теориялық маңызы.
Data Mining негізіндегі машиналық оқыту алгоритмін үлкен деректер қорына талдау жасаудың барлық мүмкіндіктерін арнайы зерттеу нысаны етіп алу. Сондықтан машиналық оқыту алгоритімі, классификациялау, сонымен қатар болжамды модель құруды теориялық және практикалық жағынан қарастырғанда, зерттеу нәтижесі болашақта жүзеге асатын аса маңызды бастама болары сөзсіз. Мұндай зерттеулердің нәтижелері машиналық оқытудағы озық классификацияның қолданысы мен артықшылықтарының жүйелік, мағыналық, функционалдық және т.б. сипаттарын анықтауда да өзекті мәселелердің бірі болып саналады. Диплом жұмысының практикалық маңызы көптеген қолданбалы бағдарламалар мен утилиттерді және өзге ақпараттық технологияларды Data Mining , машиналық оқыту негізіндегі үлкен деректерге машиналық оқту техгологиясымен алгоритмдері арқылы талдау жасауды пайдаланып болжамды модель құру жүйені тиімді қолдануға мүмкіндік береді. Диплом жұмыста зеріттелген мәселелер ортасы - денсаулық сақтау ұйымдары мен мекемелеріне, медицина мамандарына, зерттеушілерге көмекші құрал бола алады. Дипломдық жұмыстың тақырыбы «Машиналық оқыту әдістері негізінде жүрек ауруына диагностика және болжау жасау». Дипломдық жұмыстың көлемі және құрылымы. Диплом жұмысының құрылымы: дипломдық жұмыс кіріспеден, бес бөлімнен, қорытындыдан, пайдаланылған әдебиеттер тізімінен тұрады. Кіріспеде зерттеу диплом тақырыбына сай талдау жасалынды. Осының негізінде диплом жұмысының мақсаты, өзектілігі, объектісі, практикалық және теориялық маңызы көрсетіліп, зерттеу әдістері мен әдістемелік негізі сипатталып, дипломды қорғауға енгізілетін негізгі жағдайлар жасалды. Сонымен бірге мақсатты жүзеге асыруда қолданылытын технологияларға жалпы теориялық түсініктеме берілді. Жұмыстың бірінші бөлімінде деректер қорына анықтама берілді. Сондай-ақ деректер қорыны моделінің түрлері және моделдау кезеңдері анықталды Екінші бөлімде Data Mining –ның тарихы, ағымдағы жетістіктері және оның қолдануларі, сондай-ақ технологиясы мен алготитмінің теориялық негіздері зерттелді. Үшінші бөлімде жасанды интеллект теориясына анықтама,машиналық оқытудың теориялық негіздері, машиналық оқытудың негізгі түрлері, қолданылатын алгоритмдері қарастырылды. Төртінші бөлімде Python бағдарламалау тілінің қолданысы, артықшылығы, интерфейсі мен оның жұмыс жасау принциптері қарастырылды. Бесінші бөлімде Болжамды модел жасауға талдау жасау, қолданылатын алгоритмдердің түрлері қарастырылып, зерттеу мәселесін Python бағдарламалық тілде жүзеге асырылды Data Mining технологиясы негізіндегі классификация мүмкіндігі қарастырылды. Машиналық оқыту алгоритмінің әдіс-тәсілдерін қолданудың тиімді жолдары қарастырылды және болжамды модель құрылып, жүйеге келтірілді. Қорытындыда дипломдық жұмысты зерттеудің ұсыныстары мен негізгі қорытындылары, жұмысты жазу барысында қол жеткізген жетістіктер, сонымен қатар программаның мүмкіндіктері мен қолдану және пайдалану аймағы туралы баяндалған. Дипломдық жұмыстың көлемі 44 бет, құрамында21 сурет бар. Дипломдық жұмыстың соңында қорытынды, пайдаланылған әдебиеттер тізімі, қосымша берілген. жүктеу/скачать 1,3 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|