Mašininis mokymasis (ML) yra studijų sritis, suteikianti kompiuteriams galimybę mokytis iš duomenų, yra beveik kiekvienos mokslo disciplinos pagrindas, o apibendrinimo (ty numatymo) iš duomenų tyrimas yra pagrindinė mašininio mokymosi tema. . Šis kursas suteikia absolventų lygio įvadą į mašininį mokymąsi ir išsamiai apžvelgiami nauji bei pažangūs mašininio mokymosi metodai, taip pat jų pagrindinė teorija. Jame akcentuojami praktiniai požiūriai ir aptariami keli naujausi mašininio mokymosi pritaikymai, pvz., duomenų gavyba (didelių duomenų / duomenų moksle, duomenų analizėje), natūralios kalbos apdorojimas, kompiuterinė vizija, robotika, bioinformatika ir teksto bei žiniatinklio duomenų apdorojimas. Mašininis mokymasis naudojamas įvairiose pramonės šakose, įskaitant finansines paslaugas, naftą ir dujas, sveikatos priežiūrą, rinkodarą ir reklamą, vyriausybę, internetą ir daiktų internetą.
Šis kursas apima įvairias mokymosi paradigmas, algoritmus, teorinius rezultatus ir programas. Jame naudojamos pagrindinės dirbtinio intelekto, informacijos teorijos, statistikos ir valdymo teorijos sąvokos tiek, kiek jos yra svarbios mašininiam mokymuisi. Temos apima: prižiūrimą mokymąsi (generatyvus / diskriminacinis mokymasis, parametrinis / neparametrinis mokymasis, neuroniniai tinklai, palaikomosios vektorinės mašinos, sprendimų medis, Bayeso kalbos mokymasis ir optimizavimas); neprižiūrimas mokymasis (grupavimas, matmenų mažinimas, branduolio metodai); mokymosi teorija (šališkumo / dispersijos kompromisai; rizikos teorija; didelės maržos); mokymasis sustiprinti ir adaptyvi kontrolė. Kitos temos yra HMM (paslėptas Markovo modelis), evoliucinis skaičiavimas, gilus mokymasis (su neuroniniais tinklais) ir algoritmų, kurių veikimą galima kruopščiai išanalizuoti dėl esminių mašininio mokymosi problemų, projektavimas.
Svarbi kurso dalis yra grupinis projektas. Trumpai apžvelgiami pagrindiniai atviro kodo įrankiai, naudojami lygiagrečiai, paskirstytam ir keičiamam mastelio mokymuisi, siekiant padėti studentams atlikti projektus. (4 vienetai) Būtina: Nėra.