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.
ara
يغطي هذا المساق مجموعة متنوعة من نماذج التعلم والخوارزميات والنتائج النظرية والتطبيقات. ويستخدم المفاهيم الأساسية من الذكاء الاصطناعي ، ونظرية المعلومات ، والإحصاءات ، ونظرية التحكم بقدر ما ترتبط بالتعلم الآلي. وتشمل الموضوعات: التعلم تحت إشراف (التعلم التوليدي / التمييزي ، التعلم المعياري / غير القائم على المعلمات ، الشبكات العصبية ، آلات المتجهات الداعمة ، شجرة القرارات ، التعلم والتحسين في بايز) ؛ التعلم بدون إشراف (تجميع ، تقليل الأبعاد ، طرق النواة) ؛ نظرية التعلم (تحيز التباين / التباين ؛ نظرية VC ؛ الهوامش الكبيرة) ؛ تعزيز التعزيز والسيطرة على التكيف. وتشمل الموضوعات الأخرى HMM (نموذج ماركوف المخفي) ، الحوسبة التطورية ، التعلم العميق (مع الشبكات العصبية) وتصميم الخوارزميات التي يمكن تحليل أدائها بدقة من أجل مشاكل تعلم الآلة الأساسية.