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Juneberry 旨在通過提供一個框架來針對多個數據集自動訓練、評估和比較多個模型，從而減少錯誤并提高可重復性，從而改進機器學習實驗。

機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序(例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影，以及駕駛自動機器人的程序)。本課程從不同的角度涵蓋了機器學習的理論和實際算法。我們涵蓋的主題如貝葉斯網絡，決策樹學習，支持向量機，統計學習方法，無監督學習和強化學習。本課程涵蓋了歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和奧卡姆剃刀等理論概念。編程作業包括各種學習算法的動手實驗。本課程旨在為研究生提供機器學習研究人員目前所需要的方法學、技術、數學和算法的全面基礎知識。

通過學習這門課程，能夠獲取：

實現和分析現有的學習算法，包括學習良好的分類、回歸、結構化預測、聚類和表示學習方法 將實際機器學習的多個方面整合到一個系統中:數據預處理、學習、正則化和模型選擇 描述用于學習的模型和算法的形式屬性，并解釋這些結果的實際含義 比較和對比不同的學習模式(有監督的，無監督的，等等) 設計實驗來評估和比較現實問題中不同的機器學習技術 運用概率、統計學、微積分、線性代數和最優化來開發新的預測模型或學習方法 給出ML技術的描述，分析它以確定(1)形式主義的表達能力;(2)算法隱含的歸納偏差;(3)搜索空間的大小和復雜度;(5)關于終止、收斂、正確性、準確性或泛化能力的任何保證(或缺乏保證)。

課程地址：

//www.cs.cmu.edu/~mgormley/courses/10601/

在人工智能、統計學、計算機系統、計算機視覺、自然語言處理和計算生物學等許多領域中，許多問題都可以被視為從局部信息中尋找一致的全局結論。概率圖模型框架為這一范圍廣泛的問題提供了一個統一的視圖，能夠在具有大量屬性和巨大數據集的問題中進行有效的推理、決策和學習。這門研究生水平的課程將為您在復雜問題中運用圖模型中解決核心研究主題提供堅實的基礎。本課程將涵蓋三個方面: 核心表示，包括貝葉斯網絡和馬爾科夫網絡，以及動態貝葉斯網絡;概率推理算法，包括精確和近似; 以及圖模型的參數和結構的學習方法。進入這門課程的學生應該預先具備概率、統計學和算法的工作知識，盡管這門課程的設計是為了讓有較強數學背景的學生趕上并充分參與。希望通過本課程的學習，學生能夠獲得足夠的實際應用的多變量概率建模和推理的工作知識，能夠用通用模型在自己的領域內制定和解決廣泛的問題。并且可以自己進入更專業的技術文獻。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization