설명
지도학습 및 비지도학습(ML) 소개, 각 유형의 여러 알고리즘에 대한 심화 지식 포함. ML 시스템의 예측 성능 평가 및 정량화. 하나 이상의 ML 개발 환경 사용.
선수 과목
- 전제조건: ( ECOR 2050 또는 STAT 3502 또는 STAT 2605 또는 SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 또는 SYSC 2006 ) 및 3학년 이상.
조건 및 세부사항
- COMP 3105, COMP 4105(더 이상 개설되지 않음)에 대한 추가 학점은 불허됨을 금지함.
- 전제조건: ( ECOR 2050 또는 STAT 3502 또는 STAT 2605 또는 SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 또는 SYSC 2006 ) 및 3학년 이상.
- 주당 강의 3시간, 문제해결 분석 주당 1시간.
원문 참조 텍스트
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.
출처 및 참고문헌
날짜와 출처는 정보를 확인하는 데 도움이 되도록 보관됩니다. 번역은 읽기 편의를 위해 제공되며 조건과 요건은 공식 출처가 기준입니다.
출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/SYSC/