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Description
Applied Machine Learning Régression et régularisation, méthodes probabilistes, réduction de dimension, regroupement. Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Prétraitement des données. Expérience pratique avec des boîtes à outils d'apprentissage automatique. Applications en ingénierie. Cours magistraux, 3 heures par semaine ; laboratoire, 2 heures par semaine Restriction : ouvert aux majeures BEng. Préalable(s) : IENG 2P12 Correquise(s) : IENG 3P12 Remarque : la réalisation d'un mini-projet en conjonction avec IENG 3P12 Automation and Robotics est requise.
Préalables
- Préalable(s) : IENG 2P12
Conditions et modalités
- Restriction : ouvert aux majeures BEng.
- Préalable(s) : IENG 2P12
- Correquise(s) : IENG 3P12
- Remarque : la réalisation d'un mini-projet en conjonction avec IENG 3P12 Automation and Robotics est requise.
Texte de référence dans sa langue d’origine
Applied Machine Learning Regression and regularization, probabilistic methods, dimension reduction, clustering. Supervised, unsupervised, and reinforcement learning. Data preprocessing. Hands-on experience with machine learning toolboxes. Applications in engineering. Lectures, 3 hours per week; lab, 2 hours per week Restriction: open to BEng majors. Prerequisite(s): IENG 2P12 Corequisite(s): IENG 3P12 Note: completing a mini-project in conjunction with IENG 3P12 Automation and Robotics is required.
- Prerequisite(s): IENG 2P12
- Restriction: open to BEng majors.
- Corequisite(s): IENG 3P12
- Note: completing a mini-project in conjunction with IENG 3P12 Automation and Robotics is required.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/engs.html