การเรียนรู้ของเครื่องจักร
1(6-12)
วิชาบังคับก่อน :โดยความเห็นชอบของสาขาวิชา
ศึกษาและฝึกปฏิบัติเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและทฤษฎีการเรียนรู้ ปัญหาการจำแนกประเภท การเรียนรู้แบบมีผู้สอน อาทิ เช่น อัลกอริทึมเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว การถดถอย ค่าผิดปกติ ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน การเลือกแบบจำลองและคุณลักษณะ การลดขนาดมิติของข้อมูล ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นต้น
ผลลัพธ์การเรียนรู้ที่คาดหวังระดับรายวิชา
Machine Learning
Prerequisite : Consent of the school
Machine learning concepts and application. Supervised learning: generative, discriminative learning, parametric, non-parametric learning, support vector machines, probability methods, regression, decision tree models. Design and analysis of machine learning experiments.
Course Learning Outcomes (CLOs)
Understand tools and use them to solve machine learning problems.