課程說明
介紹根據經驗資料自動學習關係的方法。包括監督式與非監督式機器學習的主題，以及特定演算法及其應用的深入知識。機器學習系統效能的評估與量化。討論資料倫理。
先修條件
- 先修課程：COMP 2402 及（COMP 2404 或 SYSC 3010 或 SYSC 3110）及 COMP 2804 及（MATH 1104 或 MATH 1107）。
條件與方式
- 不授予額外學分：不授予額外學分給 COMP 4105（已停開）、SYSC 4415。
- 先修課程：COMP 2402 及（COMP 2404 或 SYSC 3010 或 SYSC 3110）及 COMP 2804 及（MATH 1104 或 MATH 1107）。
- 每週授課三小時。
原文參考文本
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.
來源與參考
保留日期與來源以協助你核實資料。為便於閱讀提供譯文；官方來源為條件與要求的參照。
來源參考 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/COMP/