Машинне навчання (ML) — це галузь дослідження, яка дає комп’ютерам можливість навчатися на основі даних, лежить в основі майже кожної наукової дисципліни, а вивчення узагальнення (тобто передбачення) даних є центральною темою машинного навчання . Цей курс дає вступ до машинного навчання на рівні випускників і поглиблене висвітлення нових і передових методів машинного навчання, а також їх основну теорію. У ньому наголошується на практичних підходах і обговорюється низка останніх застосувань машинного навчання, таких як інтелектуальний аналіз даних (у великих даних/науці про дані, аналіз даних), обробка природної мови, комп’ютерне бачення, робототехніка, біоінформатика та обробка текстових і веб-даних. Машинне навчання використовується в різних галузях, включаючи фінансові послуги, нафту та газ, охорону здоров’я, маркетинг і рекламу, уряд, Інтернет та Інтернет речей.
Цей курс охоплює різноманітні парадигми навчання, алгоритми, теоретичні результати та додатки. У ньому використовуються основні поняття зі штучного інтелекту, теорії інформації, статистики та теорії управління настільки, наскільки вони стосуються машинного навчання. Теми включають: контрольоване навчання (генеративне / дискримінаційне навчання, параметричне / непараметричне навчання, нейронні мережі, опорні векторні машини, дерево рішень, баєсівське навчання та оптимізація); навчання без нагляду (кластеризація, зменшення розмірності, методи ядра); теорія навчання (компроміси із зміщенням / відхиленням; теорія ВК; великі запаси); навчання підкріплення та адаптивний контроль. Інші теми включають HMM (модель прихованого Маркова), еволюційні обчислення, глибоке навчання (за допомогою нейронних мереж) та розробку алгоритмів, ефективність яких може бути ретельно проаналізована для вирішення основних проблем машинного навчання.
Важливою частиною курсу є груповий проект. Основні інструменти з відкритим вихідним кодом, що використовуються для паралельного, розподіленого та масштабованого машинного навчання, будуть коротко розкриті, щоб допомогти студентам виконувати проекти. (Одиниці 4) Необхідна умова: Немає.
