Predmet pokriva izbrane napredne teme iz strojnega učenja skladno s trenutnimi smernicami v raziskavah in uporabi v praktičnih problemih.
Obravnavali bomo sledeče teme.
Pristopi za linearne in nelinearne projekcije v nizkorazsežne prostore. Metode za enostavne vložitve in pristopi matrične faktorizacije. Učenje vložitev z uporabo naključnih sprehodov in njihova povezava s spektralnimi pristopi. Nizkorazsežne projekcije, ki ohranjajo razdalje med objekti.
Strojno učenje na relacijskih podatkih. Gradnja napovednih modelov na relacijskih podatkih, še posebno v povezavi z vložitvami podatkovnih grafov. Učenje predstavitev na grafih (omrežjih). Konvolucijske mreže na grafih. Nadzorovano učenje na relacijskih podatkih z direktno optimizacijo vložitev.
Učenje na naborih z malo označenimi primeri, večznačno in večciljno učenje. Metode šibkega/delnega nadzorovanega učenja. Podatkovno programiranje. Učenje na osnovi enega ali le nekaj označenih primerov. Kriterijske funkcije NCE in njihova optimizacija.
Uvod v vzpodbujevalno učenje.
Aktualne raziskovalne teme.
