Machine Learning

การเรียนรู้ของเครื่อง

4(4-0-8)

วิชาบังคับก่อน : ไม่มี

การเขียนโปรแกรมสำหรับสถิติ เรียนรู้การเขียนโปรแกรมพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่องานวิศวกรรม การเตรียมข้อมูลสำหรับงานวิเคราะห์เชิงวิศวกรรม การใช้การเรียนรู้เครื่องจักรเพื่อจำแนกประเภทข้อมูล การใช้การเรียนรู้เครื่องจักรเพื่อทำนายข้อมูลอนาคต
การใช้การเรียนรู้เครื่องจักรเพื่อจัดกลุ่มข้อมูลที่คล้ายคลึงกัน การลดจำนวนตัวแปรที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา การประเมินผลและปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้

1. เข้าใจและสามารถวิเคราะห์ปัญหาด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 5.2)
2. นำเสนอและให้เหตุผลเชิงระบบสำหรับแนวทางแก้ปัญหาโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ดัชนีชี้วัดสมรรถนะ = 5.3)

 

Machine Learning

Prerequisite : None

Learn statistical programming; programming for machine learning development in engineering tasks; data preparation for engineering analysis; using machine learning for data classification; using machine learning for future data prediction; using machine learning for clustering similar data; reducing the number of variables used in data analysis; time series data analysis; evaluating and tuning machine learning models.

Learning Outcomes

1. Understand and analyze problems using machine learning. (PI = 5.2)
2. Propose and justify systematic solutions by applying machine learning. (PI = 5.3)