Дипломдық ЖҰмыс 5B070300 «Ақпараттық жүйелер»

жүктеу 1,96 Mb.

Pdf просмотр

бет	18/20
Дата	11.02.2023
өлшемі	1,96 Mb.
	#41257
түрі	Диплом

1 ... 12 13 14 15 16 17 18 19 20

2020 БАК Марат Нұрсұлтан Олжасұлы

ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ

ҚОРЫТЫНДЫ
Мен дипломдық жұмыста Алматы қаласындағы пәтер бағасын болжайтын
модель жасадым. Дипломдық жұмыстың нәтижесінде машиналық оқытудың
өмір сүру салалары үшін оның ішінде жылжымайтын мүлікті бағалауда
пайдаланып веб қосымша әзірледім.
Жылжымайтын мүлік объектілерінің нарықтық құнын анықтау күрделі және
бірегей процесс болып табылады, себебі мүлдем ұқсас екі объектіні табу мүмкін
емес. Тіпті ғимараттар бір типтік жоба бойынша салынғандығымен, бірақ әртүрлі
жер учаскелерінде орналасқан жағдайда олардың құны айтарлықтай өзгеше
болуы мүмкін. Алайда машиналық оқытуда әртүрлі жағдайларды ескере отырып
модель құрылды. Машиналық оқытуда деректер көп болған сайын болжам жасау
моделінің сапасы жақсара түседі.
Мен дипломдық жұмыста көрсеткен әдістер біздің елдің бағалау
тәжірибесінде әлі де аз қолданылады немесе мүлдем қолданылмайды, себебі
стандарттар мен тексеруші органдар машиналық оқыту әдістерін қолданып
үйренбеген. Бірақ машиналық оқыту дамып келеді,оның элементтері тек ірі
технологиялық компанияларда ғана емес, шағын бизнес салаларындада
қолданысқа енуде. Машиналық оқытуда қолданылатын көптеген алгоритімер
бар, олар әлдеқашан ойлап табылған. Қазіргі уақытта ең бастысы сол
алгоритмдерді дұрыс қолдана білу. Алгоритімдер көп болғанымен деректер аз.

38
ПАЙДАЛАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ
1 Matthew Kirk. Thoughtful Machine Learning with Python. - М:. O’Reilly, 2017-
67б.
2 Гифт Ной. Прагматичный ИИ Машинное обучение и облачные
технологии. - . М:. Питер, 2019 - 254 б.
3 David Paper. Data Science Fundamentals for Python and MongoDB. - М:.
Apress, 2018 - 182 б.
4 Крис Элбон. Машинное обучение с использованием Python. -М:. O’Reilly,
2019 - 110 б.
5 Марк Лутц. Карманный справочник Python. - М:. Диалектика, 2019 - 320 б.
6 Sayan Mukhopadhyay. Advanced Data Analytics Using Python. -М:. Apress,
2018 - 49 б.
7
Flask
framework
[Электронды
ресурс].
-
Ресурсқа
кіру:
https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/

8 Введение в машинное обучение с помощью scikit-learn [Электронды
ресурс]. - Ресурсқа кіру:
https://habr.com/ru/post/264241/

9 NumPy в Python [Электронды ресурс]. - Ресурсқа кіру:
https://habr.com/ru/post/352678/

10 Введение в pandas: анализ данных на Python [Электронды ресурс]. -
Ресурсқа кіру:
https://khashtamov.com/ru/pandas-introduction/

11 Understanding Random Forest [Электронды ресурс]. - Ресурсқа кіру:
https://towardsdatascience.com/understanding-random-forest-58381e0602d2

жүктеу 1,96 Mb.

Достарыңызбен бөлісу:

1 ... 12 13 14 15 16 17 18 19 20