Введение 3
1 Теоретические аспекты машинного обучения в системе междисциплинарного курса 5
1.1 Современные технологии, основанные на методах машинного обучения 5
1.2 Математические принципы алгоритмов машинного обучения 8
1.3 Место междисциплинарного курса в системе обучения 13
2 Библиотеки Python для работы с алгоритмами машинного
обучения 16
2.1 Python: основные требования и принципы работы 16
2.2 Подключение и использование библиотек для машинного обучения в
Python 16
3 Разработка междисциплинарного курса "Основы машинного обучения” 30
3.1 Программа междисциплинарного курса 30
3.2 Структура уроков 31
Заключение 58
Библиографический список 59
Приложение. Код программ
Машинное обучение - это категория алгоритмов, которая позволяет программным приложениям быть более точными в прогнозировании результатов без явного программирования.
С постоянно растущими объемами данных в электронной форме, потребность в автоматизированных методах для анализа данных продолжает расти. Целью машинного обучения является разработка методов, которые могут автоматически обнаруживать закономерности в данных, а затем использовать непокрытые образцы для прогнозирования других исходов.
Целью выпускной квалификационной работы является создание междисциплинарного курса для учащихся старших классов, направленного на изучение основ машинного обучения. Для реализации выбран язык программирования Python.
Достижению поставленной цели способствуют следующие задачи:
1. адаптация теоретического материала темы «Основы машинного обучения» для школьников;
2. определение места и необходимости междисциплинарного курса «Основы машинного обучения» в системе образования на основе Федерального государственного образовательного стандарта среднего общего образования;
3. разработка системы уроков, направленных на изучение основ машинного обучения.
Структура квалификационной работы включает в себя введение, 3 главы, заключение, список литературы, приложение.
В первой главе рассмотрены:
• теоретические аспекты темы «Машинное обучение»;
• современные технологии, основанные на методах машинного обучения;
• роль и необходимость междисциплинарного курса в системе обучения.
Во второй главе рассмотрены библиотеки Python, необходимые для работы с алгоритмами машинного обучения, способы подключения библиотек, их основной функционал.
Итогом исследования является разработка материала для междисциплинарного курса, представленного в третьей главе.
Приложение включает в себя код программных процедур.
В данной выпускной квалификационной работе были рассмотрены и изучены способы и алгоритмы машинного обучения для создания междисциплинарного курса.
Таким образом, в выпускной квалификационной работе были решены следующие задачи:
1. Адаптирован теоретический материал темы «Основы машинного обучения» для школьников;
2. Определено место и необходимость междисциплинарного курса «Основы машинного обучения» в системе обучения на основе Федерального государственного образовательного стандарта среднего общего образования;
3. Разработана система уроков, направленных на изучение основ машинного обучения.
Итак, поставленные задачи были решены и цель по созданию междисциплинарного курса достигнута.
