Машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, автомобиль құнын есептеуге арналған бағдарламалық жасақтама жасау

1.

Машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып,
автомобиль құнын есептеуге арналған
бағдарламалық жасақтама жасау.
Орындаған:
Жетекшісі:

2.

Дипломдық жұмыстың
Машиналық оқыту
жүйесі арқылы
автомобиль құнын
бағалау тәсілдерін іздеу
және ең тиімдісін
анықтау.
Міндеттері
Өзектілігі
Мақсаты
Жасанды интеллект
жүйелерінің қарқынды
дамуы.
Қазақстан автокөлік
саудасы нарығында бұл
технология бағалау тәсілі
ретінде әлі
қолданылмаған
Машиналық оқыту
модельдерін салыстыру
Python бағдарламалау
тілі арқылы қолайлы
модель тұрғызу

3.

Машиналық оқыту (Machine Learning)
Компьютерлік оқыту деректері мен алгоритмдері арқылы үлгілерді үйренуге болатын
компьютерлік бағдарламалардың бір түрі ретінде анықтауға болатын машиналық оқыту
жасанды интеллекттің қосалқы тармағы болып табылады. Жаттығу деректері мен
алгоритмдерінің арқасында ол деректерді анықтайды және болжам жасау арқылы
тапсырмаларды автоматты түрде орындайды.

4.

Сызықтық
регресссия
Random Forest
Градиентный
бустинг (GBT)

5.

Деректер жиынтығы (Dataset)

6.

Жобаның орындалған қадамдары
Avto_ML.ipynb файлы

7.

8.

9.

Python Sklearn кітапхана мүмкіндіктері
Деректердің ерекшелігін анықтау үшін
ExtraTreesRegressor функциясы
қолданылды. Нәтижесінде
деректердің әр тобына маңыздылық
коэфиценті немесе нейрондық
жүйенің ауырлығы есептелінді.
Маңыздылық деректердің әрбір
белгісі үшін ұпай береді, ұпай
неғұрлым жоғары болса, айнымалы
үшін белгі соғұрлым маңызды болады.

10.

Sklearn (Scikit Learn) - Python тілінің машиналық оқыту бағытында кеңінен қолданылатын кітапханасы.
Кітапхана құрамына көптеген регрессия, классификациялау және кластеризациялау алгоритмедері
кіреді. Бұл жобада қарастырылған барлық модельдер осы 1 кітапхана арқылы жүзеге асырылған.
LinearRegression(), RandomForestRegressor(),
GradientBoostingRegressor()функцияларын шақырту арқылы модельдерді жеке жеке
қарастырылды.

11.

Python локалды сервері
http://127.0.0.1:5000/

12.

13.

Жобаның қорытындысы
- Машиналық оқыту облысы зерттелді;
- Машиналық оқытудың 3 жолы салыстырылды;
- Python бағдарламалау тілін жітік қолдану меңгерілді;
- VS Code және Jupyter Notebook бағдарламалау орталары қолданылды;
- sklearn Машиналық оқытукітапханасы қолданылды;
- Автомобиль бағасын болжайтын қосымша құрылды;
- Нәтижені көрсету React Js веб-интерфейсі құрылды;