2023-2024 оқу жылына арналған

қысқа мерзімді сабақ жоспарларын

жүктеп алғыңыз келеді ма?

ҚР Білім және Ғылым министірлігінің стандартымен 2022-2023 оқу жылына арналған 472-бұйрыққа сай жасалған

Машиналық оқыту алгоримдері

Материал туралы қысқаша түсінік

Есболова Айгерім Өмірханқызы

Автор материалды ақылы түрде жариялады.
Сатылымнан түскен қаражат авторға автоматты түрде аударылады. Толығырақ

07 Қаңтар 2024

147

0 рет жүктелген

Информатика Презентация 11 сынып

Бүгін алсаңыз 25% жеңілдік
беріледі

250 тг 188 тг

Тегін турнир Мұғалімдер мен Тәрбиешілерге
Дипломдар мен сертификаттарды алып үлгеріңіз!

Бұл бетте материалдың қысқаша нұсқасы ұсынылған. Материалдың толық нұсқасын жүктеп алып, көруге болады

...

Материал жариялап тегін сертификат алыңыз!

Бұл сертификат «Ustaz tilegi» Республикалық ғылыми – әдістемелік журналының желілік басылымына өз авторлық жұмысын жарияланғанын растайды. Журнал Қазақстан Республикасы Ақпарат және Қоғамдық даму министрлігінің №KZ09VPY00029937 куәлігін алған. Сондықтан аттестацияға жарамды

Ресми байқаулар тізімі

Республикалық байқауларға қатысып жарамды дипломдар алып санатыңызды көтеріңіз!

1 слайд
Машиналық оқыту алгоримдеріСабақ тақырыбы: Әбіш Кекілбаев атындағы Binom school мектеп лицейі 10-сынып Информатика пәні мұғалімі: Есболова А.Ө

2 слайд
Сабақтың мақсаты 11.3.4.1 машина оқыту алгоритмдерін түсіндіру;

3 слайд
K-жақын көршілер әдісі К-ближайших соседей K-Nearest Neighbors algorithm

4 слайд
Алгортим барлық бақылаулар арасынан бұрын белгісіз жаңа нысанға ұқсайтын k белгілі нысандарды бөліп алуға қабілетті. Жақын көршілер кластары негізінде жаңа нысанға қатысты шешім қабылданады. Осы алгоритмнің міндеті - жуық деп саналатын жазбалар санын -K коэфициентін іріктеу

5 слайд
Бізде мысық пен итке ұқсайтын жануардың суреті бар делік, бірақ біз оның мысық немесе ит екенін білгіміз келеді. Осылайша, бұл сәйкестендіру үшін біз KNN алгоритмін қолдана аламыз, өйткені ол ұқсастық бойынша жұмыс істейді. Біздің KNN моделі мысықтар мен иттердің суреттері бар жаңа деректер жиынтығының ұқсас ерекшеліктерін табады және ең ұқсас сипаттамаларға сүйене отырып, оны мысықтар немесе иттер санатына қосады.

6 слайд
Іске асырудың қарапайымдылығы: KNN-бұл машиналық оқытудың қарапайым алгоритмдерінің бірі және оны жаңадан бастаушылар да оңай түсінеді.01 Оқытуды қажет етпейді: KNN - жалқау алгоритм, яғни ол көптеген басқа алгоритмдерден айырмашылығы, мысалы, тірек векторлық әдіс немесе нейрондық желілер..02 Шағын деректер жиыны үшін жақсы жұмыс істейді: KNN деректердің шағын көлемі мен қарапайым деректер құрылымы болған кезде жақсы жұмыс істей алады.03KNN артықшылықтары:

7 слайд
K мәнін таңдау қажеттілігі: дұрыс k мәнін таңдау (көршілер саны). алгоритм нәтижелеріне қатты әсер етуі мүмкін.01 Теңгерімсіз класстар мәселесі: егер деректердегі класстар теңгерімсіз болса (бір класс басқаларына қарағанда басым болса), онда KNN басым сыныпқа қарама-қайшы нәтижелер бере алады.02 Категориялық белгілері көп деректер үшін жарамсыз: KNN сандық деректермен жақсы жұмыс істейді, бірақ оны категориялық белгілері көп деректерге қолдану қиын болуы мүмкін.03KNN кемшіліктері:

8 слайд
Нүктелер немесе нысандар арасындағы қашықтықты есептеу жақын көршілер алгоритміндегі (KNN) негізгі қадам болып табылады. Жақын көршілерді анықтау үшін әр түрлі қашықтық өлшемдері қолданылады. Ең көп таралған көрсеткіштер-евклидтік қашықтық және Манхэттен қашықтығы. Оларды қалай есептеу керек: