Описание
Введение в методы автоматического обучения зависимостей на основе эмпирических данных. Включает темы по контролируемому и неконтролируемому машинному обучению и углублённое изучение отдельных алгоритмов и их применений. Оценивание и количественная оценка производительности систем МО. Обсуждение этики данных.
Предварительные требования
- Предпосылки: COMP 2402 и ( COMP 2404 или SYSC 3010 или SYSC 3110 ) и COMP 2804 и ( MATH 1104 или MATH 1107 ).
Условия и порядок
- Исключает дополнительный зачет за Исключает дополнительный зачет за COMP 4105 (больше не предлагается), SYSC 4415.
- Предпосылки: COMP 2402 и ( COMP 2404 или SYSC 3010 или SYSC 3110 ) и COMP 2804 и ( MATH 1104 или MATH 1107 ).
- Лекции три часа в неделю.
Текст источника на языке оригинала
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.
Источники и ссылки
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/COMP/