Кіру

Машиналық оқыту бойынша маман

Кәсіптің сипаттамасы
2422-2-009
Машиналық оқыту бойынша маман
Кәсіптік стандарт
Кәсіптік стандарттың паспорты
Басқа кәсіптермен байланыс
Кәсіптер картасы
Тану ережелері
Кәсіптер тізілімі
Сипаттама
Негізгі мақсат
Машиналық оқыту әдістерін іске асыру үшін алгоритмдерді әзірлеу
Жеке құзыреттерге қойылатын талаптар
  • Жауапкершілік
  • Аналитикалық ойлау
  • Логикалық ойлау
  • Орындаушылық
  • Математикалық ойлау
  • Нәтижеге бағдарлану
  • Ұйымдастыру
  • Шығармашылық
  • Шешім қабылдаудағы Тәуелсіздік
Басқа кәсіптермен байланыс
7 СБШ-нің деңгейі
Машиналық оқыту бойынша маман
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі
NLP инженері (компьютерлік лингвистика маманы)
Толығырақ
7 СБШ-нің деңгейі
NLP инженері (компьютерлік лингвистика маманы)
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі
Компьютерлік көру бағдарламашысы
Толығырақ
7 СБШ-нің деңгейі
Компьютерлік көру бағдарламашысы
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі
Data Mining маманы
Толығырақ
7 СБШ-нің деңгейі
Data Mining маманы
Толығырақ
6 СБШ-нің деңгейі
Нейрондық желі маманы
Толығырақ
7 СБШ-нің деңгейі
Нейрондық желі маманы
Толығырақ
Деңгей 6
жоғары білім (бакалавриат, маман дәрежесі, ординатура) , 6B061 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар

Машықтар
1. Машиналық оқыту бағдарламаларын іске асыру міндеттерін анықтау
2. Машиналық оқыту есептерін шешудің алгоритмдерін түсіну
3. Деректер түрлерін анықтаңыз
4. Деректер арасында себеп-салдарлық байланыс орнатыңыз
Білімдер
1. Машиналық оқытуда қолданылатын алгоритмдер
2. Машиналық оқытудың әдістері мен түрлері
Машықтар
1. Деректерді талдау мәселелерін шешу үшін жүйелерді пайдалану кезінде Машиналық оқыту әдістерін қолдану
2. Деректерді анықтаңыз, деректерді жіктеңіз, оларды өңдеу мәселелерін шешу үшін деректер арасындағы байланысты анықтаңыз.
Білімдер
1. Деректерді жіктеуге арналған заманауи қосымшалар
2. Машиналық оқытудың әдістері мен түрлері
Машықтар
1. Деректерді жіктеу үшін алгоритмдерді анықтаңыз
2. Шешім қабылдау бағдарламасын әзірлеу
3. Деректерді талдау кезінде Машиналық оқыту түрлерін қолдану
4. Деректермен көптеген есептеулер мен салыстырулар жасаңыз
5. Қолдану прецеденттік оқыту, немесе деректердегі эмпирикалық заңдылықтарды анықтауға негізделген индуктивті оқыту және дедуктивті оқыту.
6. Сарапшылардың білім базасын мәліметтер базасына көшіру.
Білімдер
1. Үлкен деректерді өңдеу алгоритмдері
2. Деректерді кластерлеу және жіктеу
3. Жасанды интеллект әдістері
4. Математикалық статистика, сандық әдістер, оңтайландыру әдістері, ықтималдық теориялары, графикалық теориялар, сандық формадағы мәліметтермен жұмыс істеу техникасы.