ข้อมูลอ้างอิงนี้อธิบายสารบบที่ระบุ โปรดติดต่อสถาบันเพื่อยืนยันข้อเสนอปัจจุบันและเงื่อนไขที่ใช้กับปีที่คุณจะเข้าเรียน
คำอธิบาย
Applied Machine Learning การถดถอยและการทำให้มีขนาดลดลง วิธีการเชิงความน่าจะเป็น การลดมิติ การจัดกลุ่ม การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล ไม่มีผู้ดูแล และการเสริมกำลัง การเตรียมข้อมูล เบื้องต้น ประสบการณ์เชิงปฏิบัติกับชุดเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง การประยุกต์ใช้ในวิศวกรรม บรรยาย 3 ชั่วโมงต่อสัปดาห์; ห้องปฏิบัติการ 2 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ข้อจำกัด: เปิดให้เฉพาะผู้ที่เป็นสาขาหลัก BEng เงื่อนไขเบื้องต้น: IENG 2P12 วิชาที่ต้องลงทะเบียนพร้อมกัน: IENG 3P12 หมายเหตุ: จำเป็นต้องทำมินิโปรเจกต์ควบคู่กับ IENG 3P12 Automation and Robotics.
รายวิชาก่อนหน้า
- เงื่อนไขเบื้องต้น: IENG 2P12
เงื่อนไขและข้อกำหนด
- ข้อจำกัด: เปิดให้เฉพาะผู้ที่เป็นสาขาหลัก BEng.
- เงื่อนไขเบื้องต้น: IENG 2P12
- วิชาที่ต้องลงทะเบียนพร้อมกัน: IENG 3P12
- หมายเหตุ: จำเป็นต้องทำมินิโปรเจกต์ควบคู่กับ IENG 3P12 Automation and Robotics.
ข้อความอ้างอิงในภาษาต้นฉบับ
Applied Machine Learning Regression and regularization, probabilistic methods, dimension reduction, clustering. Supervised, unsupervised, and reinforcement learning. Data preprocessing. Hands-on experience with machine learning toolboxes. Applications in engineering. Lectures, 3 hours per week; lab, 2 hours per week Restriction: open to BEng majors. Prerequisite(s): IENG 2P12 Corequisite(s): IENG 3P12 Note: completing a mini-project in conjunction with IENG 3P12 Automation and Robotics is required.
- Prerequisite(s): IENG 2P12
- Restriction: open to BEng majors.
- Corequisite(s): IENG 3P12
- Note: completing a mini-project in conjunction with IENG 3P12 Automation and Robotics is required.
แหล่งที่มาและอ้างอิง
วันที่และแหล่งที่มาถูกเก็บไว้เพื่อช่วยให้คุณตรวจสอบข้อมูล การแปลเสนอเพื่ออำนวยความสะดวกในการอ่าน แหล่งทางการเป็นที่อ้างอิงสำหรับเงื่อนไขและข้อกำหนด
แหล่งอ้างอิง : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/engs.html