Mashinani o'rganish - bu kompyuterlarga ma'lumotlardan o'rganish qobiliyatini beradigan tadqiqot sohasi, deyarli har bir ilmiy fanning markazida bo'lib, ma'lumotlardan umumlashtirishni (ya'ni bashorat qilishni) o'rganish mashinani o'rganishning markaziy mavzusidir. Ushbu kurs magistratura darajasida mashinani o'rganishga kirish va mashinani o'rganishdagi yangi va ilg'or usullarni, shuningdek ularning asosiy nazariyasini chuqur qamrab oladi. U amaliy ahamiyatga ega bo'lgan yondashuvlarni ta'kidlaydi va ma'lumotlarni qazib olish (katta ma'lumotlar / ma'lumotlar fanida, ma'lumotlar tahlilida), tabiiy tillarni qayta ishlash, kompyuterni ko'rish, robototexnika, bioinformatika va matn va veb-ma'lumotlarni qayta ishlash kabi bir qator so'nggi dasturlarni muhokama qiladi. Mashina o'rganish turli sohalarda qo'llaniladi, shu jumladan moliyaviy xizmatlar, neft va gaz, sog'liqni saqlash, marketing va reklama, hukumat, Internet va narsalar interneti.
Ushbu kurs turli xil o'rganish paradigmalarini, algoritmlarini, nazariy natijalarini va qo'llanilishini qamrab oladi. Unda sun'iy intellekt, axborot nazariyasi, statistika va boshqaruv nazariyasidagi asosiy tushunchalar mashinada o'rganishga mos keladigan darajada ishlatiladi. Mavzularga quyidagilar kiradi: nazorat ostida o'qitish (generativ / diskriminativ o'rganish, parametrik / parametrik bo'lmagan ta'lim, neyron tarmoqlar, qo'llab-quvvatlash vektorli mashinalar, qarorlar daraxti, Bayes tilini o'rganish va optimallashtirish); nazoratsiz o'rganish (klasterlash, o'lchamlarni kamaytirish, yadro usullari); o'rganish nazariyasi (noaniqlik / variance savdo-sotiqlari; VC nazariyasi; katta chegaralar); mustahkamlashni o'rganish va moslashuvchan nazorat. Boshqa mavzular qatoriga HMM (Yashirin Markov modeli), Evolyutsion hisoblash, chuqur o'rganish (neyron tarmoqlari bilan) va algoritmlarni loyihalash kiradi, ularning ishlashi asosiy mashina o'rganish muammolari uchun qat'iy tahlil qilinishi mumkin.
Kursning muhim qismi - guruh loyihasi. Parallel, taqsimlanadigan va ölçeklenebilir kompyuter ta'lim uchun ishlatiladigan asosiy ochiq-oydin manba vositalari, loyiha qilgan talabalarga yordam berish uchun qisqacha qamrab olinadi. (4 ta). Talablar: yo'q.