| Код |
Назва |
|
Автор(и) |
Тип |
Вид |
Рейт. |
| 4124231 |
КОМУНІКАЦІЇ |
|
Куперштейн Л.М. |
|
|
|
| 4124244 |
Онлайн заняття в Google Meet Куперштейн |
|
|
url |
|
464
|
| 8105279 |
Консультації вівторок 14.00-15.30 |
|
|
url |
|
464
|
| 4124235 |
НОРМАТИВНІ ДОКУМЕНТИ |
|
|
|
|
|
| 6579346 |
Програма дисципліни "Машинне навчання та аналіз даних в кібербезпеці" |
|
Куперштейн Л.М. |
pdf |
РПр |
26 |
| 4124265 |
Машинне навчання та аналіз даних у кібербезпеці |
|
Куперштейн Л.М. |
pdf |
Сил |
173 |
| 7961266 |
ЛЕКЦІЇ (2025) |
|
|
|
|
|
| 7961315 |
Лек 1. Вступ до машинного навчання |
|
|
zip |
|
1
|
| 7961366 |
Лек 2. Мат. основи машинного навчання |
|
|
zip |
|
1
|
| 8198576 |
Лек 3. Базові поняття математичної статистики та теорії ймовірностей для МН |
|
|
zip |
|
1
|
| 8105227 |
Лек 4. Життєвий цикл проекту машинного навчання |
|
|
zip |
|
1
|
| 8138882 |
Лек 5. Лінійна регресія |
|
|
zip |
|
1
|
| 8196622 |
Лек 6. Градієнтний спуск |
|
|
pdf |
|
2
|
| 8198632 |
Лек 7. Логістична регресія |
|
|
rar |
|
1
|
| 8287794 |
Лек 8. Метод найближчого сусіда |
|
|
zip |
|
1
|
| 8287852 |
Лек 9. Дерева рішень |
|
|
zip |
|
1
|
| 8287911 |
Лек 10. Наївний Байєсівський класифікатор |
|
|
zip |
|
1
|
| 8338980 |
Лек 11. Метод опорних векторів |
|
|
zip |
|
1
|
| 8339043 |
Лек 12. Кластеризація |
|
|
zip |
|
1
|
| 4124233 |
ЛЕКЦІЙНІ МАТЕРІАЛИ (СТАРІ) |
|
|
|
|
|
| 4124240 |
Лек 1. Вступ до машинного навчання (Відео. 2021) |
|
|
url |
|
|
| 4124223 |
Лек 1. Вступ до машинного навчання |
|
|
rar |
|
|
| 4124239 |
Лек 2. Основи Python (Відео. 2021) |
|
|
url |
|
|
| 4124224 |
Лек 3. Бібліотека Numpy |
|
|
zip |
|
|
| 4124241 |
Лек 4. Бібліотека Pandas ч.1 (Відео. 2021) |
|
|
url |
|
|
| 4124242 |
Лек 4. Бібліотека Pandas ч.2 (Відео. 2021) |
|
|
url |
|
|
| 4124268 |
Лек 4. Pandas |
|
|
zip |
|
|
| 4124243 |
Лек 5. Мат. статистика в машинному навчанні (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 4124260 |
Лек 6. Життєвий цикл проекту машинного навчання (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 4124267 |
Лек 7. Лінійна регресія (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 4124250 |
Лек 7. Лінійна регресія |
|
|
rar |
|
|
| 4124251 |
Лек 8. Градієнтний спуск |
|
|
rar |
|
|
| 4124269 |
Лек 8. Градієнтний спуск (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 4124248 |
Лек 9. Логістична регресія |
|
|
zip |
|
|
| 4124266 |
Лек 9. Логістична регресія. Класифікція (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 4124249 |
Лек 10. Метод найближчого сусіда |
|
|
rar |
|
|
| 4124247 |
Лек 11. Дерева рішень |
|
|
rar |
|
|
| 4124246 |
Лек 12. Ймовірнісні методи.Наївний Баєс |
|
|
rar |
|
|
| 7813667 |
ПРАКТИЧНІ РОБОТИ |
|
|
|
|
|
| 4124227 |
Практ 1. Numpy. Частина 1 |
|
|
pdf |
|
33
|
| 4124228 |
Практ 1. Numpy. Частина 2 |
|
|
docx |
|
25
|
| 4124225 |
Практ 2. Аналіз даних в Pandas |
|
|
zip |
|
17
|
| 4124258 |
Практ 3. Візуалізація даних |
|
|
docx |
|
18
|
| 8138976 |
Практ 4. Дослідження бібліотеки scikit-learn |
|
|
pdf |
|
23
|
| 4124252 |
Практ 5. Лінійна регресія. Градієнтний спуск |
|
|
zip |
|
16
|
| 4124259 |
Практ 6. Метод kNN |
|
|
rar |
|
15
|
| 8315107 |
Практ. 7-10. Підсумкова. Проєкт |
|
|
pdf |
|
20
|
| 7814737 |
ПРОМІЖНИЙ ТА ПІДСУМКОВИЙ КОНТРОЛЬ |
|
|
|
|
|
| 7815408 |
Перелік запитань на модульний та підсумковий контроль |
|
|
pdf |
|
11
|
| 4124237 |
Розподіл балів |
|
|
xlsx |
|
1
|
| 4124230 |
ДОПОМІЖНІ МАТЕРІАЛИ |
|
|
|
|
|
| 4124257 |
Python CheatSheet 1 |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124255 |
Python CheatSheet 2 |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124256 |
Python CheatSheet 3 |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124253 |
VS Code "гарячі" клавіші |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124254 |
PyCharm "гарячі" клавіші |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124262 |
Numpy CheatSheet |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124264 |
Pandas CheatSheet |
|
|
pdf |
|
2
|
| 4124263 |
Pandas CheatSheet |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124261 |
Visualization: Matplotlib CheatSheet |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124226 |
Visualization: Seaborn CheatSheet |
|
|
pdf |
|
1
|
| 4124245 |
Scikit-learn CheatSheet |
|
|
pdf |
|
1
|
