Machine Learning se domèn etid ki bay òdinatè yo kapasite pou aprann nan done, se nan kè prèske tout disiplin syantifik, ak etid jeneralizasyon (ki se, prediksyon) nan done se sijè santral la nan aprantisaj machin. Kou sa a bay yon entwodiksyon gradye nan aprantisaj machin ak pwoteksyon an pwofondè nan metòd nouvo ak avanse nan aprantisaj machin, osi byen ke teyori ki kache yo. Li mete aksan sou apwòch ki gen enpòtans pratik ak diskite sou yon kantite aplikasyon ki sot pase nan aprantisaj machin, tankou Done Mining (nan Big Done / Syans Done, Done Analytics), Pwosesis Lang Natirèl, Vizyon Odinatè, Robotics, Bioinformatics ak Tèks ak pwosesis done Web. Aprantisaj machin yo itilize nan divès endistri tankou Sèvis Finans, lwil oliv ak gaz, Swen Sante, Maketing & Piblisite, Gouvènman, Entènèt ak Entènèt bagay.
Kou sa a kouvri yon varyete de paradigm aprantisaj, algoritm, rezilta teyorik ak aplikasyon yo. Li itilize konsèp debaz ki soti nan entèlijans atifisyèl, teyori enfòmasyon, estatistik, ak teyori kontwòl toutotan yo enpòtan pou aprantisaj machin. Sijè yo enkli: aprantisaj sipèvize (aprantisaj jeneratif / diskriminatif, aprantisaj paramètrik / ki pa paramètrik, rezo neral, machin vektè sipò, pye bwa desizyon, aprantisaj Bayesian & optimize); aprantisaj san sipèvizyon (regwoupman, rediksyon dimansyon, metòd kernel); teyori aprantisaj (konpreyansyon patipri / divèjans; teyori VC; gwo marges); ranfòsman aprantisaj ak kontwòl adaptasyon. Lòt sijè gen ladan HMM (kache ki gen konpòtman egzanplè Markov), evolisyonè informatique, aprantisaj fon (Avèk Filè neral) ak desine algoritm ki gen pèfòmans ka seryezman analize pou pwoblèm fondamantal aprantisaj machin.
Yon pati enpòtan nan kou a se yon pwojè gwoup. Gwo zouti sous ouvè ki itilize pou aprantisaj paralèl, distribiye ak évolutive machin yo pral yon ti tan kouvri pou ede elèv yo fè pwojè yo. (Inite ksma) Kondisyon: Okenn.