Açıklama
Ampirik verilere dayalı ilişkileri otomatik öğrenme yöntemlerine giriş. Denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi konularını ve belirli algoritmaların ve uygulamalarının daha derin bilgisini içerir. ML sistemlerinin performansının değerlendirilmesi ve nicelendirilmesi. Veri etiği tartışması.
Önkoşullar
- Önkoşul(lar): COMP 2402 ve ( COMP 2404 veya SYSC 3010 veya SYSC 3110 ) ve COMP 2804 ve ( MATH 1104 veya MATH 1107 ).
Şartlar ve koşullar
- COMP 4105 (artık sunulmuyor), SYSC 4415 için ek kredi verilmesini engeller.
- Önkoşul(lar): COMP 2402 ve ( COMP 2404 veya SYSC 3010 veya SYSC 3110 ) ve COMP 2804 ve ( MATH 1104 veya MATH 1107 ).
- Haftada üç saat ders.
Kaynak metin orijinal dilinde
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.
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://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/COMP/