МАЗМҰНЫ
КІРІСПЕ 2
Деректер қоры 5
1.1Деректер қорының моделі 7
1.2 Деректерді моделдеу 10
Тұжырымдамалық үлгі 11
Үлкен деректер тізбегін Анализ жасауға арналған Kaggle 26
Kaggle-Google LLC компаниясының деректерді зерттеушілер мен машиналық оқыту практикаларының онлайн қауымдастығы. Kaggle пайдаланушыларға деректер жинағын табуға және жариялауға, деректер туралы ғылым веб-ортасында модельдерді зерттеуге және құруға, деректер бойынша басқа ғалымдармен және машинамен оқыту инженерлерімен жұмыс істеуге, сондай-ақ деректер туралы ғылым есептерін шешу үшін конкурстарға қатысуға мүмкіндік береді [14]. 26
Kaggle өз қызметін 2010 жылы бастап, машина оқыту конкурстарын ұсына отырып, енді деректерді жариялау платформасын ұсынады, деректер ғылымы және жасанды интеллект оқыту үшін бұлтқа негізделген жұмыс формасын пайдаланады. Оның негізгі қызметкерлері Энтони Голдблум және Джереми Говард болды. Николас Грюн Макс Левчинді ауыстырған негізін қалаушы-төраға болды. 2017 жылдың 8 наурызында Google Kaggle сатып алу туралы жариялады [10]. 26
Анықтама
Дипломдық жұмыста келесі анықтамалар мен терминдер қолданылды:
Терминдер мен қысқартулар:
Деректер қоры – ақпараттар сақталатын қойма. Деректер қорынан керегiне қарай қажеттi мәлiметтер алу үшiн сақталады. Басқаша айтсақ, мұнда керектi ақпаратты iздеу ұйымдастырылады.
ДҚБЖ - деректер қорын басқару жүйелері.
Жасанды Интеллект-бұл адамдар мен жануарлар көрсеткен табиғи ақылға қарағанда, машиналар көрсеткен интеллект.
Machine Learning (ML) - бұл тәжірибе арқылы автоматты түрде жетілдірілетін компьютерлік алгоритмдерді зерттеу.
Big Data- талдауға, ақпаратты жүйелі түрде шығаруға немесе деректерді өңдеудің дәстүрлі қолданбалы бағдарламалық жасақтамасымен өңделуге үлкен немесе күрделі деретер жиынтығымен жұмыс істеуге арналған тәсіл.
Data Mining -адам қызметінің әр түрлі саласындағы керекті шешімдерді қабылдауға қажетті белгісіз мәліметтерден тәжірибеге пайдалы білімді меңгеруге арналған тәсілдерді қолдануды жүзеге асыратын жинақталған ұғым.
Достарыңызбен бөлісу: |
