Este curso proporciona una amplia introducción al aprendizaje automático, minería de datos y reconocimiento de patrones estadísticos. Los temas incluyen: (i) de aprendizaje supervisado (paramétrica / algoritmos no paramétricos, máquinas de vectores soporte, los granos, las redes neuronales). (Ii) el aprendizaje no supervisado (clustering, la reducción de dimensionalidad, los sistemas de recomendación, el aprendizaje profundo). (Iii) Las mejores prácticas en el aprendizaje automático (sesgo / varianza teoría; proceso de innovación en el aprendizaje de máquina y AI).El curso se basará también en numerosos estudios de casos y aplicaciones, de modo que usted también aprenderá cómo aplicar algoritmos de aprendizaje para la construcción de robots inteligentes (percepción, el control), la comprensión del texto (búsqueda en la Web, anti-spam), visión por ordenador, la informática médica , audio, extracción de bases de datos, y otras áreas. Mas informacion en español aqui http://translate.google.com/translate?sl=auto&tl=es&js=n&prev=_t&hl=en&ie=UTF-8&layout=2&eotf=1&u=http%3A%2F%2Fjan2012.ml-class.org%2F&act=url
y aqui en ingles http://jan2012.ml-class.org/
El curso comienza en enero 23, para los interesados, Emil
