การเรียนรู้ของเครื่องจักร
(Machine Learning)
หน่วยกิต (บรรยาย-ปฎิบัติการ): 3(3-0-6)
การออกแบบการทดลองสําหรับขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักร การสกัดลักษณะเด่น ขั้นตอนวิธีต้นไม้ตัดสินใจ การเรียนรู้แบบเบย์ เพอร์เซ็ปตรอน โครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กระจายย้อนกลับ ขั้นตอนวิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่ม วิธีการอองเซมเบิล แบ็กกิ้ง บูสต์ติ้ง ระบบให้คําแนะนํา
Experimental design for machine learning algorithms. Feature extraction. Decision tree algorithm. Bayesian learning. Perceptrons. Back propagation neural networks. Nearest neighbor algorithms. Clustering algorithms. Ensemble methods. Bagging. Boosting. Recommender systems.
