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
  • Мәселелерді шешудегі Тәуелсіздік
Басқа кәсіптермен байланыс
6 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 7
жоғары оқу орнынан кейінгі білім (магистратура, резидентура) , 7M061 Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар

Машықтар
1. Модель құрудың алгоритмдерін анықтаңыз: аңғал Байес классификациясы, шешім қабылдау ағашы, ең кіші квадраттар әдісі ,тірек векторлар әдісі (SVM) және басқалар
2. Оқыту моделін құру үшін өңделген деректерді дайындаңыз
3. Деректердің сапасын бағалауды жүргізу және жұмыс нәтижелері бойынша талдамалық есеп дайындау.
Білімдер
1. Машиналық оқытуда қолданылатын алгоритмдер.
2. Іске асырылған Машиналық оқыту технологиясы бар заманауи жүйелер.
3. Дискретті математика, деректерді статистикалық талдау, Ықтималдық теориясы.
Машықтар
1. Машиналық оқыту үшін деректерді өңдеу және дайындау.
2. Таңдау Алгоритмдер Машиналық оқыту арқылы деректерді өңдеу үшін.
3. Таңдаңыз бағдарламалау тілі бағдарламаны іске асыру үшін.
Білімдер
1. Деректерді өңдеуге арналған машиналық оқыту алгоритмдері
2. Деректерді талдау және деректерді өңдеуге арналған бағдарламалау тілдері
3. Математикалық логика, Математикалық статистика және дискретті математика
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.