説明
経験的データに基づいて関係を自動学習する方法への導入。教師あり学習と教師なし学習のトピックおよび特定アルゴリズムとその応用に関する詳細を含む。機械学習システムの性能の評価と定量化。データ倫理に関する議論。
前提条件
- 前提科目: COMP 2402 および ( COMP 2404 または SYSC 3010 または SYSC 3110 ) および COMP 2804 および ( MATH 1104 または MATH 1107 )。
条件および詳細
- 追加単位の取得を妨げる科目: 追加単位の取得を妨げる科目 COMP 4105 (提供終了)、SYSC 4415 。
- 前提科目: COMP 2402 および ( COMP 2404 または SYSC 3010 または SYSC 3110 ) および COMP 2804 および ( MATH 1104 または MATH 1107 )。
- 講義週3時間。
原語による参照テキスト
An introduction to methods for automated learning of relationships on the basis of empirical data. Includes topics in supervised and unsupervised machine learning and deeper knowledge of specific algorithms and their applications. Evaluation and quantification of performance of ML systems. Discussion of data ethics.
- Prerequisite(s): COMP 2402 and ( COMP 2404 or SYSC 3010 or SYSC 3110 ) and COMP 2804 and ( MATH 1104 or MATH 1107 ).
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for COMP 4105 (no longer offered), SYSC 4415 .
- Lectures three hours a week.
出典と参照
日付と出典は、情報を確認する際の参考のために保持されています。翻訳は読みやすくするための提案であり、条件や要件については公式の出典が基準となります。
出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/COMP/