Mô tả
Giới thiệu về học máy có giám sát và không giám sát, bao gồm hiểu biết sâu hơn về một số thuật toán của mỗi loại. Đánh giá và định lượng hiệu năng dự đoán của hệ thống học máy. Sử dụng một hoặc nhiều môi trường phát triển học máy.
Tiền đề
- Điều kiện tiên quyết: ( ECOR 2050 hoặc STAT 3502 hoặc STAT 2605 hoặc SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 hoặc SYSC 2006 ) và đang học năm thứ ba.
Điều kiện và thủ tục
- Không cho phép tính thêm tín chỉ cho COMP 3105, COMP 4105 (không còn được cung cấp).
- Điều kiện tiên quyết: ( ECOR 2050 hoặc STAT 3502 hoặc STAT 2605 hoặc SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 hoặc SYSC 2006 ) và đang học năm thứ ba.
- Bài giảng ba giờ mỗi tuần, phân tích bài toán một giờ mỗi tuần.
Văn bản tham chiếu bằng ngôn ngữ gốc
Introduction to supervised and unsupervised machine learning (ML), including deeper knowledge of several algorithms of each type. Evaluation and quantification of predictive performance of ML systems. Use of one or more ML development environments.
- Prerequisite(s): ( ECOR 2050 or STAT 3502 or STAT 2605 or SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 or SYSC 2006 ) and third year standing.
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for COMP 3105 , COMP 4105 (no longer offered).
- Lectures three hours a week, problem analysis one hour a week.
Nguồn và tham khảo
Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.
Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/SYSC/