Анотация

---

Дисциплината цели запознаване на студентите с основните методи и алгоритми за машинно обучение, чрез които се изпълнява анализ и откриване на зависимости в множества от данни, предсказване на стойности, разпознаване на изображения и др.

Съдържание

---

Разглеждат се класически методи за машинно обучение като линейна и логаритмична регресия, невронни мрежи, поддържащи вектори (Support Vector Machines), алгоритъм на най-близките съседи, анализ на основните компоненти, регуляризация и др.
По време на упражненията се разработват приложения за решаване на класически задачи от машинно обучение, напр. предсказване на цени на недвижими имоти, разпознаване на изображения, анализ на текст, откриване на spam в електронна поща.