| Код |
Назва |
|
Автор(и) |
Тип |
Вид |
Рейт. |
| 8339073 |
КОМУНІКАЦІЇ |
|
Куперштейн Л.М. |
|
|
|
| 8339063 |
Онлайн заняття в Google Meet Куперштейн |
|
|
url |
|
55
|
| 8339094 |
Консультації вівторок 14.00-15.30 |
|
|
url |
|
55
|
| 8339070 |
НОРМАТИВНІ ДОКУМЕНТИ |
|
|
|
|
|
| 8339048 |
Програма дисципліни "Машинне навчання та аналіз даних в кібербезпеці" |
|
Куперштейн Л.М. |
pdf |
РПр |
5 |
| 8339088 |
Машинне навчання та аналіз даних у кібербезпеці |
|
Куперштейн Л.М. |
pdf |
Сил |
40 |
| 8339083 |
ЛЕКЦІЇ (2025) |
|
|
|
|
|
| 8339082 |
Лек 1. Вступ до машинного навчання |
|
|
zip |
|
|
| 8339080 |
Лек 2. Мат. основи машинного навчання |
|
|
zip |
|
|
| 8339055 |
Лек 3. Базові поняття математичної статистики та теорії ймовірностей для МН |
|
|
zip |
|
|
| 8339095 |
Лек 4. Життєвий цикл проекту машинного навчання |
|
|
zip |
|
|
| 8339096 |
Лек 5. Лінійна регресія |
|
|
zip |
|
|
| 8339099 |
Лек 6. Градієнтний спуск |
|
|
pdf |
|
|
| 8339081 |
Лек 7. Логістична регресія |
|
|
rar |
|
|
| 8339101 |
Лек 8. Метод найближчого сусіда |
|
|
zip |
|
|
| 8339102 |
Лек 9. Дерева рішень |
|
|
zip |
|
|
| 8339100 |
Лек 10. Наївний Байєсівський класифікатор |
|
|
zip |
|
|
| 8339104 |
Лек 11. Метод опорних векторів |
|
|
zip |
|
|
| 8339105 |
Лек 12. Кластеризація |
|
|
zip |
|
|
| 8339071 |
ЛЕКЦІЙНІ МАТЕРІАЛИ (СТАРІ) |
|
|
|
|
|
| 8339067 |
Лек 1. Вступ до машинного навчання (Відео. 2021) |
|
|
url |
|
|
| 8339079 |
Лек 1. Вступ до машинного навчання |
|
|
rar |
|
|
| 8339068 |
Лек 2. Основи Python (Відео. 2021) |
|
|
url |
|
|
| 8339078 |
Лек 3. Бібліотека Numpy |
|
|
zip |
|
|
| 8339066 |
Лек 4. Бібліотека Pandas ч.1 (Відео. 2021) |
|
|
url |
|
|
| 8339065 |
Лек 4. Бібліотека Pandas ч.2 (Відео. 2021) |
|
|
url |
|
|
| 8339091 |
Лек 4. Pandas |
|
|
zip |
|
|
| 8339064 |
Лек 5. Мат. статистика в машинному навчанні (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 8339045 |
Лек 6. Життєвий цикл проекту машинного навчання (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 8339090 |
Лек 7. Лінійна регресія (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 8339057 |
Лек 7. Лінійна регресія |
|
|
rar |
|
|
| 8339056 |
Лек 8. Градієнтний спуск |
|
|
rar |
|
|
| 8339092 |
Лек 8. Градієнтний спуск (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 8339059 |
Лек 9. Логістична регресія |
|
|
zip |
|
|
| 8339089 |
Лек 9. Логістична регресія. Класифікція (Відео. 2023) |
|
|
url |
|
|
| 8339058 |
Лек 10. Метод найближчого сусіда |
|
|
rar |
|
|
| 8339060 |
Лек 11. Дерева рішень |
|
|
rar |
|
|
| 8339061 |
Лек 12. Ймовірнісні методи.Наївний Баєс |
|
|
rar |
|
|
| 8339047 |
ПРАКТИЧНІ РОБОТИ |
|
|
|
|
|
| 8339076 |
Практ 1. Numpy. Частина 1 |
|
|
pdf |
|
|
| 8339074 |
Практ 1. Numpy. Частина 2 |
|
|
docx |
|
|
| 8339077 |
Практ 2. Аналіз даних в Pandas |
|
|
zip |
|
|
| 8339050 |
Практ 3. Візуалізація даних |
|
|
docx |
|
|
| 8339098 |
Практ 4. Дослідження бібліотеки scikit-learn |
|
|
pdf |
|
|
| 8339054 |
Практ 5. Лінійна регресія. Градієнтний спуск |
|
|
zip |
|
|
| 8339046 |
Практ 6. Метод kNN |
|
|
rar |
|
|
| 8339103 |
Практ. 7-10. Підсумкова. Проєкт |
|
|
pdf |
|
|
| 8339097 |
ПРОМІЖНИЙ ТА ПІДСУМКОВИЙ КОНТРОЛЬ |
|
|
|
|
|
| 8339093 |
Перелік запитань на модульний та підсумковий контроль |
|
|
pdf |
|
|
| 8339069 |
Розподіл балів |
|
|
xlsx |
|
|
| 8339072 |
ДОПОМІЖНІ МАТЕРІАЛИ |
|
|
|
|
|
| 8339049 |
Python CheatSheet 1 |
|
|
pdf |
|
|
| 8339051 |
Python CheatSheet 2 |
|
|
pdf |
|
|
| 8339084 |
Python CheatSheet 3 |
|
|
pdf |
|
|
| 8339053 |
VS Code "гарячі" клавіші |
|
|
pdf |
|
|
| 8339052 |
PyCharm "гарячі" клавіші |
|
|
pdf |
|
|
| 8339085 |
Numpy CheatSheet |
|
|
pdf |
|
|
| 8339087 |
Pandas CheatSheet |
|
|
pdf |
|
|
| 8339086 |
Pandas CheatSheet |
|
|
pdf |
|
|
| 8339044 |
Visualization: Matplotlib CheatSheet |
|
|
pdf |
|
|
| 8339075 |
Visualization: Seaborn CheatSheet |
|
|
pdf |
|
|
| 8339062 |
Scikit-learn CheatSheet |
|
|
pdf |
|
|
