Deskripsi
Pengenalan pembelajaran mesin (ML) terawasi dan tak terawasi, termasuk pengetahuan yang lebih mendalam tentang beberapa algoritma dari masing-masing tipe. Evaluasi dan pengukuran kinerja prediktif sistem ML. Penggunaan satu atau lebih lingkungan pengembangan ML.
Prasyarat
- Prasyarat: ( ECOR 2050 atau STAT 3502 atau STAT 2605 atau SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 atau SYSC 2006 ) dan status tahun ketiga.
Syarat dan ketentuan
- Menghalangi kredit tambahan untuk Menghalangi kredit tambahan untuk COMP 3105, COMP 4105 (tidak lagi ditawarkan).
- Prasyarat: ( ECOR 2050 atau STAT 3502 atau STAT 2605 atau SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 atau SYSC 2006 ) dan status tahun ketiga.
- Kuliah tiga jam per minggu, analisis masalah satu jam per minggu.
Teks rujukan dalam bahasa aslinya
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.
Sumber dan referensi
Tanggal dan sumber disimpan untuk membantu Anda memverifikasi informasi. Terjemahan disediakan untuk memudahkan pembacaan; sumber resmi menjadi rujukan untuk syarat dan ketentuan.
Referensi sumber : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/SYSC/