설명
경험적 데이터를 기반으로 관계를 자동으로 학습하는 방법들에 대한 소개. 감독학습 및 비감독학습의 주제와 특정 알고리즘 및 그 응용에 대한 심화 지식 포함. 머신러닝 시스템의 성능 평가 및 정량화. 데이터 윤리 논의.
선수 과목
- 선수과목: COMP 2402 및 ( COMP 2404 또는 SYSC 3010 또는 SYSC 3110 ) 및 COMP 2804 및 ( MATH 1104 또는 MATH 1107 ).
조건 및 세부사항
- 다음 과목에 대해 추가 학점 인정 불가: COMP 4105(더 이상 개설되지 않음), SYSC 4415.
- 선수과목: COMP 2402 및 ( COMP 2404 또는 SYSC 3010 또는 SYSC 3110 ) 및 COMP 2804 및 ( MATH 1104 또는 MATH 1107 ).
- 주당 강의 3시간.
원문 참조 텍스트
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.
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/COMP/