英国机器学习与项目CSC8635Machine Learning with Project课程介绍

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机器学习与项目

CSC8635

Machine Learning with Project

学习目标

课程内容：

机器学习涉及数据模式识别算法的设计。模式识别领域是自动数据分析广泛应用的基础，如计算机视觉、自动语音识别或活动识别，所有这些都是基于传感器对人类所处环境的观察。大数据的发展意味着，这种分析技术现在被广泛用于从大量数据中挖掘信息，因为这些数据是在当代计算基础设施中收集的。

从概念上讲，模式识别的目的是检测相关类别的实例，这些实例通常与数据流中重复出现的模式有关。例如，自动检测视频流中的人脸、自动转录口语、分析人类动作、预测股票市场数据的趋势、检测计算机系统中的入侵或分析社交网络。其任务是发现、模拟（或"学习"）和分类这些模式，并区分相关事件和无关事件。机器学习技术是此类任务的算法基础，涉及统计建模技术和概率推理方法。

本课程旨在提供模式识别领域的基础知识和机器学习技术方面的专业知识，将其作为自动分析（大量）数据（无论是图像等静态数据还是时间序列和传感器数据等动态数据）的工具。

教学大纲：

- 机器学习范例

- 探索性数据分析

- 实验设计

- 分类、回归和聚类的标准算法

- 深度学习简介

- 自然语言处理

- 数据预处理

- 机器学习的可解释性、公平性和道德规范

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