الوصف
مقدمة في التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف (ML)، متضمنة معرفة أعمق بعدة خوارزميات من كل نوع. تقييم وقياس أداء النظم التنبؤية للتعلم الآلي. استخدام بيئة أو أكثر لتطوير التعلم الآلي.
المقررات السابقة
- المتطلبات الأساسية: ( ECOR 2050 أو STAT 3502 أو STAT 2605 أو SYSC 2510 )، ( SYSC 1006 أو SYSC 2006 ) والمستوى الدراسي السنة الثالثة.
الشروط والإجراءات
- يمنع الحصول على ائتمان إضافي لم يمنح ائتمانًا إضافيًا للمقرّر COMP 3105 ، COMP 4105 (لم يعد يُقدّم).
- المتطلبات الأساسية: ( ECOR 2050 أو STAT 3502 أو STAT 2605 أو SYSC 2510 )، ( SYSC 1006 أو SYSC 2006 ) والمستوى الدراسي السنة الثالثة.
- محاضرات ثلاث ساعات أسبوعيًا، تحليل مسائل ساعة واحدة أسبوعيًا.
نص المرجع بلغته الأصلية
Introduction to supervised and unsupervised machine learning (ML), including deeper knowledge of several algorithms of each type. Evaluation and quantification of predictive performance of ML systems. Use of one or more ML development environments.
- Prerequisite(s): ( ECOR 2050 or STAT 3502 or STAT 2605 or SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 or SYSC 2006 ) and third year standing.
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for COMP 3105 , COMP 4105 (no longer offered).
- Lectures three hours a week, problem analysis one hour a week.
المصادر والمراجع
يتم الاحتفاظ بالتواريخ والمصادر لمساعدتك في التحقق من المعلومات. تُعرض ترجمات لتسهيل القراءة؛ المصدر الرسمي هو المرجع للشروط والمتطلبات.
مرجع المصدر : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/SYSC/