本课程提供机器学习的入门基础讲解,让学生能够较为全面地了解机器学习这门学科的各类问题和方法论,包括监督学习\无监督学习(涵盖绝大部分预测类应用,例如推荐系统、图像识别、网页排序等等)和强化学习(涵盖所有决策类应用,例如下围棋、无人驾驶、广告出价、智能选股等等)。此外,本课程强调学生的动手能力,要求学生通过编写机器学习的程序完成智能任务,并鼓励学生不断改善模型和代码实现从而提高机器的效能。
张伟楠,上海交通大学助理教授、博士生导师
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