Mashinada o'qitish (2021 yil bahorida o'qitilmaydi. Mavjudligini tekshiring), kompyuterlarga ma'lumotlardan o'rganish imkoniyatini beradigan o'rganish sohasi deyarli har qanday ilmiy intizomning markazida va umumlashtirishni (ya'ni bashorat qilishni) o'rganadi. ma'lumotlar mashinani o'rganishning markaziy mavzusi. Ushbu kurs magistrlar darajasida mashinasozlik bilan tanishish va mashinada o'qitishdagi yangi va ilg'or usullarni hamda ularning asosiy nazariyasini chuqur qamrab olishga imkon beradi. U amaliy ahamiyatga ega bo'lgan yondashuvlarni ta'kidlaydi va mashinalarni o'rganishning so'nggi bir qator dasturlarini, masalan, Data Mining (Big Data / Data Science, Data Analytics-da), Natural Language Processing, Computer Vision, Robotics, Bioinformatics va Matn va Internetda ma'lumotlarni qayta ishlashni muhokama qiladi. Machine Learning turli sohalarda, jumladan moliyaviy xizmatlar, neft va gaz, sog'liqni saqlash, marketing va reklama, hukumat, Internet va narsalar Internetida qo'llaniladi.
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.