(Возможные) темы курсовых работ по Машинному обучению
- Распознавание (классификация) изображений методами машинного обучения
- Прогнозирование исходов спортивных матчей с помощью машинного обучения (футбол, хоккей, баскетбол...)
- Анализ прогнозирование стихийных бедствий с помощью методов машинного обучения
- Классификация клиентов компании методами машинного обучения
- Исследование применимости машины опорных векторов для...
-
Расширенный список тем курсовых работ по Машинному обучению см. в методических ууказаниях по выполнению курсовой работы.
Некоторые пояснения к выполнению курсовых работ
Приступая к выполнению курсовой работы необходимо найти датасет по выбранной тематике, но лучше собрать его самомму из разных источников.
Как вариант - собрать экономико-социальные данные по Краснодарскому краю или при прогнозировании, допустим, акций "Татнефти" собрать не только данные по котировкам, но и новости "вокруг" "Татнефти" и различную бухгалтерскую отчетность.
Список литературы. В списке литературы можно указывать учебные пособия, монографии, научные статьи, патенты на изобретение, материалы научных конференций (тезисы).
Ссылки на интернет-ресурсы не приветствуются! Только если это Электронный научный журнал (а-ля 'Научные Труды КубГТУ')! Ссылки на интернет-источники просьба приводить в сносках по тексту. Например, http://apsheronsk.bozo.ru/.
Количество позиций в списке литературы - не менее 7 (Вы же анализировали?!).
1. Вариант списка лит-ры к курсовому проекту по РИС (как пример):
- 1. Фукунага .
- 2. Вапник .
- 3. Долганов А. Ю., Ронкин М. В., Созыкин А. В. Базовые алгоритмы машинного обучения на языке Python: учебно-методическое пособие. 2023.
- 4. Рябов Е. Н., Скрябин С. А. Искусственный интеллект и машинное обучение //экономика, управление и право в современных условиях. 2023. 207 с.
- 5. Шумков Е.А., Чистик И.К. Использование генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей // Политематический сетевой электронный научный журнал КубГАУ. №7, 2013. сс. 455-464.
- ...
2. Вариант списка списка рекомендуемой лит-ры (Лист Задания, как пример):
- 1. Мюллер А., С. Гвидо. Введение в машинное обучение с помощью Python. М.: Вильямс. 2017. 465 с.
- 2. Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. М.: МЦНПО. 2017.
Стандартные замечания к курсовым
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++! НЕКОТОРЫЕ КОММЕНТАРИИ К СПИСКУ ЛИТЕРАТУРЫ !++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
- В списке использованных источников обязательно должна быть лит-ра по исследуемой области, например, если тема "Обработка текстов с помощью машинного обучения", то соотвественно должна быть лит-ра по обработке текстов!
Например: Батура Т.В. Методы автоматической классификации текстов // Программные продукты и системы. 2017. Т. 30. № 1. cc. 85–99
|
