|
Teaching GuideTerm Faculty of Computer Science |
| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Subjects |
| Large Scale Machine Learning |
| Assessment |
| Identifying Data | 2023/24 | |||||||||||||
| Subject | Large Scale Machine Learning | Code | 614G02032 | |||||||||||
| Study programme |
|
|||||||||||||
| Descriptors | Cycle | Period | Year | Type | Credits | |||||||||
| Graduate | 1st four-month period |
Fourth | Optional | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Methodologies | Competencies / Results | Description | Qualification |
| Problem solving | A24 A25 A26 B2 B4 B7 B10 C1 C4 | Valoraranse os resultados, forma e condicións de realización de diversos traballos puntuables que se detallarán durante o curso. Algunhas das sesións estarán dedicadas á revisión dos traballos entregados e se realizarán preguntas sobre os mesmos. A asistencia a estas sesións é de carácter obrigatoria, no caso contrario o efecto será o mesmo que a non entrega da práctica. | 40 |
| Objective test | A24 A25 A26 B2 B3 B8 B9 | Realización obrigatoria. Avaliarase o dominio dos coñecementos teóricos e operativos da materia. | 60 |
| Laboratory practice | A24 A25 A26 B2 B3 B7 B9 B10 C1 | Son obrigatorias para poder aprobar os traballos da solución de problemas e inflúen na cualificación final destes, pero non se puntúan á marxe da nota outorgada á solución de problemas. | 0 |
| Assessment comments | |||
|
|
|||
|
