hat
Kou sa a kouvri yon varyete paradigms aprantisaj, algoritm, rezilta teyorik ak aplikasyon. Li itilize konsèp fondamantal nan entèlijans atifisyèl, teyori enfòmasyon, estatistik, ak teyori kontwòl sof si yo gen rapò ak aprantisaj machin. Sijè yo enkli: aprantisaj sipèvize (aprantisaj jeneratif / diskriminatwa, aprantisaj parametric / non-parametric, rezo neral, machin vektè sipò, pye desizyon, aprantisaj ak optimize Bayesian); aprantisaj san sipèvizyon (clustering, rediksyon dimansyon, metòd du); teyori aprantisaj (patipri / divèjans komès; teyori VC; gwo marges); aprantisaj ranfòsman ak kontwòl adaptasyon. Lòt sijè yo enkli HMM (Hidden Markov ki gen konpòtman egzanplè), Computational evolisyonè, Aprantisaj fon (ak nè nè) ak algoritm konsepsyon ki gen pèfòmans yo ka egzamine règleman pou pwoblèm aprantisaj machin fondamantal.
nep
यस कोर्सले विभिन्न प्रकारका शिक्षाहरूको आधार, एल्गोरिदम, सैद्धान्तिक नतिजाहरू र अनुप्रयोगहरू समावेश गर्दछ। यसले आधारभूत अवधारणाहरू कृत्रिम खुफिया, सूचना सिद्धान्त, तथ्याङ्कहरू र नियन्त्रण सिद्धान्त प्रयोग गर्दछ जुन तिनीहरू मेशिन सिक्नेसँग सम्बन्धित छन्। विषयहरूमा समावेश गरिएको: निरीक्षण गरिएको शिक्षा (प्राविधिक / भेदभाविक शिक्षा, परिमिति / गैर-परिमितिक शिक्षा, तंत्रिका सञ्जाल, समर्थन वेक्टर मिसिनहरू, निर्णय रूख, बेईसेयन सिकाउने र अनुकूलन); असुरक्षित शिक्षा (क्लस्टरिङ, आयामता कमी, केर्नेल विधिहरू); सिक्ने सिद्धान्त (पूर्वाग्रह / भिन्न व्यापारिक; VC सिद्धान्त; ठूलो मार्जिन); सुदृढिकरण सिक्ने र अनुकूली नियन्त्रण। अन्य विषयहरूमा एचएमएम (हिडन मार्को मोडेल), एवरेसनरी कम्प्युटिङ, दीप सिक्योरिटी (तंत्रिका नेटहरूसँग) र एल्गोरिदम डिजाइन गर्ने जसको प्रदर्शनले मुख्य मेशिन सिकाउने समस्याहरूको लागि कडा विश्लेषण गर्न सकिन्छ।