Информация за курс

Курсът запознава студентите с основните принципи на функциониране на самообучаващите се интелигентни системи и с множество базови понятия и подходи в областта на машинното самообучение, сред които: класификационни дървета, покриващи правила, невронни мрежи, самообучение чрез запомняне, Бейсови методи за самообучение и др.
Изучават се и базови алгоритми, използвани за решаване на задачи от областта на извличането на закономерности от данни: подготовка и преобразуване на данни, клъстерен анализ, класификация, регресия и др.
Студентите имат възможност да експериментират с имплементации на голяма част от дискутираните в курса алгоритми и да решават с тяхна помощ нетривиални практически задачи.