Bu referans belirtilen kataloğu tanımlar. Güncel teklifi ve başlangıç için geçerli koşulları doğrulamak üzere kuruma başvurun.
Açıklama
Applied Machine Learning Regresyon ve düzenleme, olasılıksal yöntemler, boyut indirgeme, kümeleme. Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme. Veri ön işleme. Makine öğrenmesi araç kutularıyla uygulamalı deneyim. Mühendislik uygulamaları. Dersler, haftada 3 saat; laboratuvar, haftada 2 saat Kısıtlama: BEng ana dal öğrencilerine açıktır. Önkoşul(lar): IENG 2P12 Eşzamanlı ders(ler): IENG 3P12 Not: IENG 3P12 Automation and Robotics ile birlikte bir mini-proje tamamlanması gereklidir.
Önkoşullar
- Önkoşul(lar): IENG 2P12
Şartlar ve koşullar
- Kısıtlama: BEng ana dal öğrencilerine açıktır.
- Önkoşul(lar): IENG 2P12
- Eşzamanlı ders(ler): IENG 3P12
- Not: IENG 3P12 Automation and Robotics ile birlikte bir mini-proje tamamlanması gereklidir.
Kaynak metin orijinal dilinde
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.
Kaynaklar ve referanslar
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/engs.html