Maşın Öyrənmə (Bahar 2021-ci ildə öyrədilmir. Mövcudluğunu yoxlayın), kompüterlərə məlumat əldə etmək imkanı verən təhsil sahəsi, demək olar ki, hər elmi intizamın mərkəzindədir və ümumiləşdirmə (yəni proqnozlaşdırma) data maşın öyrənmənin mərkəzi mövzusudur. Bu kurs, məzun səviyyəsində maşın tədrisinə giriş və maşın öyrənməsindəki yeni və qabaqcıl metodların, eləcə də onların əsas nəzəriyyəsinin dərindən əhatə olunmasına imkan yaradır. Praktik əhəmiyyəti olan yanaşmaları vurğulayır və Data Mining (Big Data / Data Science, Data Analytics-də), Natural Language Processing, Computer Vision, Robotics, Bioinformatics və Text and Web data Process kimi bir çox son maşın öyrənmə tətbiqlərini müzakirə edir. Maşın Öyrənmə Maliyyə xidmətləri, Neft və Qaz, Səhiyyə, Marketinq və Reklam, Hökümət, İnternet və Şeylər interneti daxil olmaqla müxtəlif sahələrdə istifadə olunur.
Bu kurs müxtəlif öyrənmə paradiqmaları, alqoritmləri, nəzəri nəticələri və tətbiqetmələri əhatə edir. Süni intellekt, məlumat nəzəriyyəsi, statistika və idarəetmə nəzəriyyəsindən əsas anlayışları maşın öyrənmə ilə əlaqəli şəkildə istifadə edir. Mövzulara aşağıdakılar daxildir: nəzarətli öyrənmə (generativ / diskriminativ öyrənmə, parametrik / parametrik olmayan öyrənmə, sinir şəbəkələri, dəstək vektor maşınları, qərar ağacı, Bayes dili öyrənmə və optimallaşdırma); nəzarətsiz öyrənmə (qruplaşdırma, ölçülərin azaldılması, kernel metodları); öyrənmə nəzəriyyəsi (qərəzlilik / varyans ticarətləri; VC nəzəriyyəsi; böyük fərqlər); möhkəmləndirmə öyrənmə və adaptiv nəzarət. Digər mövzular arasında HMM (Gizli Markov Modeli), Təkamül Hesablama, Dərin Öyrənmə (Sinir Şəbəkələri ilə) və əsas maşın öyrənmə problemləri üçün performansı ciddi şəkildə təhlil edilə bilən alqoritmlərin dizaynı var.
Kursun mühüm hissəsi qrup layihədir. Paralel, paylanmış və ölçeklenebilir maşın öyrənmə üçün istifadə edilən böyük açıq mənbə vasitələr, tələbələrin layihələri həyata keçirmələrinə kömək etmək üçün qısa bir şəkildə əhatə olunacaq. (4 ədəd) Önkoşul: Yoxdur.