МАЗМҰНЫ
КІРІСПЕ
9
1
Пәндік аймаққа шолу 10
1.1
Əзірленетін жүйенің өзектілігі
1.2
Ұқсас тапсырмаларда машиналық оқытуды қолдану
2
Əдістер мен алгоритмдерге шолу
2.1
Қолданылған әдістердің сипаттамасы
2.2
Қолданылған алгоритмдердің сипаттамасы
2.3 Қолданылған технологиялар және құралдар
3
Практикалық бөлім
3.1
Деректерді жинау
3.2
Деректерді өңдеу және анализ
3.3
Random forest арқылы оқыту моделін құру
3.4
Болжам жасау процесі және нәтиже шығару
3.5
Веб қосымшаны әзірлеу
ҚОРЫТЫНДЫ
ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ƏДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ
А қосымшасы
10
11
14
14
17
19
21
21
22
30
33
35
38
39
40
9
КІРІСПЕ
Қазіргі уақытта біз «деректер дәуірінде» өмір сүрудеміз, көптеген деректер
күн сайын жиналады және сақталады . Осы өсіп келе жатқан деректер алдында
машиналық оқыту әдістері сөзсіз қажет болды.
Машиналық оқыту - аналитикалық моделді құруды автоматтандыратын
деректерді талдау әдісі. Бұл жүйелер деректер негізінде оқып, заңдылықтарды
анықтап, адамның ең аз араласуымен шешім қабылдай алатын идеяға негізделген
жасанды интеллект саласы. Классикалық алгоритмдерге тапсырманы орындау
үшін нақты және толық ережелер берілген. Машиналық оқыту алгоритмдеріне
модельді, сондай-ақ деректерді анықтайтын жалпы ұсынымдар берілген. Бұл
деректер міндетті орындау үшін модельге қажетті жеткіліксіз ақпаратты қамтуы
тиіс. Осылайша, Машиналық оқыту алгоритмі модель деректерді ескере отырып
түзетілген кезде өз міндетін орындай алады. Біз оны «модельді деректерге
келтіреміз» немесе «модель деректерге оқытылуы тиіс»деп айтамыз.
Жалпы,машиналық оқыту біз қолмен кодталған болуы тым күрделі ақпарат
немесе ақпарат толық емес кезде күрделі тапсырмалар үшін өте пайдалы.
Мұндай жағдайларда біз модельге қолда бар ақпаратты беру арқылы оған қажет
ақпаратты оқытуға мүмкіндік береміз. Содан кейін алгоритм мәліметтерден
тікелей жетіспейтін білім алу үшін статистикалық әдістерді қолданады.
Машиналық оқыту - бұл ауруларды диагностикалаудан бастап климаттың
жаһандық өзгеруі үшін шешімдерді іздестіруге дейінгі мәселелерді шешу және
кең ауқымды мәселелер бойынша негізделген қорытынды жасау қабілетін
арттыру үшін пайдалануға болатын құрал.
Дипломдық жұмыстың негізгі мақсаты - Алматы қаласындағы сатылатын
пәтер бағаларын зерттеп, зерттеу нәтежиесінде машиналық оқыту құралдарын
пайдаланып пәтер параметрлері арқылы пәтер бағасын болжайын регрессиялық
модель құру.
|