Курсовая работа: Машинное обучение на Python с помощью библиотеки scikit-learn

Содержание

1. Введение
2. Основы машинного обучения

   1. Определение и виды машинного обучения
   2. Применение машинного обучения в различных областях

3. Язык Python для машинного обучения

   1. Преимущества использования Python
   2. Установка и настройка окружения

4. Библиотека scikit-learn

   1. Общая информация о библиотеке
   2. Установка и первый проект

5. Основные алгоритмы машинного обучения в scikit-learn

   1. Классификация
   2. Регрессия
   3. Кластеризация
   4. Обучение с учителем и без учителя

6. Оценка качества моделей

   1. Метрики оценки моделей
   2. Кросс-валидация

7. Практические примеры использования scikit-learn

   1. Пример классификации
   2. Пример регрессии
   3. Пример кластеризации

8. Заключение
9. Список использованных источников

Введение

В последние десятилетия машинное обучение стало одним из наиболее активно развивающихся направлений в области искусственного интеллекта и анализа данных. Этот подход позволяет создавать алгоритмы и модели, способные обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. В данной курсовой работе будет рассмотрено применение машинного обучения на языке Python с использованием библиотеки scikit-learn, популярного инструмента для выполнения задач машинного обучения. Мы изучим основные концепции, алгоритмы, а также рассмотрим практические примеры их применения.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Определите структуру работы: Изучите содержание и выделите ключевые разделы, которые необходимо осветить. Сфокусируйтесь на каждой части, чтобы логически связать темы между собой.

2. Соберите информацию: Используйте как научные, так и практические источники. Подходящими являются книги по машинному обучению, статьи в научных журналах, онлайн-курсы и документация к библиотекам, такими как scikit-learn.

3. Эти источники информации: Хорошими ресурсами могут быть следующие:

   • Книги по Python и машинному обучению;
   • Официальная документация библиотеки scikit-learn;
   • Полезные онлайн-курсы (например, на Coursera, edX).

4. Сосредоточьтесь на практическом примере: Ваша работа будет более ценной, если вы включите собственный проект с использованием scikit-learn, показывающий успехи в решении конкретной задачи.

5. Следите за актуальностью данных: Используйте актуальные исследования и публикации, чтобы подкрепить свои аргументы и выводы.

6. Правильно оформляйте ссылки на источники: Следите за форматом цитирования, таким как APA или ГОСТ (в зависимости от требований вашего учебного заведения).

7. Не забывайте о выводах: В заключении подведите итоги вашей работы и сделайте акценты на самих ключевых моментах из исследования.

Список использованных источников

1. Бахарев, И. В. "Машинное обучение на Python". Издательство: Питер, 2020.
2. Григорьев, А. В. "Основы машинного обучения. Практическое руководство". Москва: Альпина Паблишер, 2019.
3. O’Reilly Media. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow". Aurélien Géron, 2020. (русский перевод не доступен).
4. Официальная документация scikit-learn. Доступно по ссылке: https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html (дата доступа: октябрь 2023).