Description
Introduction à l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé (ML), y compris une connaissance approfondie de plusieurs algorithmes de chaque type. Évaluation et quantification des performances prédictives des systèmes ML. Utilisation d’un ou de plusieurs environnements de développement ML.
Préalables
- Prérequis : ( ECOR 2050 ou STAT 3502 ou STAT 2605 ou SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 ou SYSC 2006 ) et être en troisième année.
Conditions et modalités
- Empêche l'obtention de crédits supplémentaires pour Empêche l'obtention de crédits supplémentaires pour COMP 3105, COMP 4105 (n'est plus offert).
- Prérequis : ( ECOR 2050 ou STAT 3502 ou STAT 2605 ou SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 ou SYSC 2006 ) et être en troisième année.
- Cours magistral trois heures par semaine, analyse de problèmes une heure par semaine.
Texte de référence dans sa langue d’origine
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.
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://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/SYSC/