1. komponenta

Vrsta nastave	Ukupno
Predavanja	45

* Opterećenje je izraženo u školskim satima (1 školski sat = 45 minuta)

Cilj predmeta je izložiti ključne pojmove i rezultate te osnovne tehnike, pristupe i alate moderne teorije statističkog učenja.

Nastavni sadržaj predmeta obuhvaća pojam statističkog procesa učenja, teoriju konzistentnosti procesa učenja, analizu brzine konvergencije procesa učenja, pronalazak optimalnog rješenja procesa učenja te analizu algoritama procesa statističkog učenja.

1. S. Ben-David, S. Shalew-Shwartz: Understanding machine learning
2. V. N. Vapnik: Statistical learning theory
3. M. Mohri, A. Rostamizadeh, A. Tlwalkar: Foundations of Machine Learning
4. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The elements of statistical learning
5. V. N. Vapnik: The nature of statistical learning theory
6. M. Anthony, P. L. Bartlett: Neural Network Learning: Theoretical Foundations

Upis predmeta :
Položen : Matematička statistika

Izborni predmet 1 i 2 - Redovni Studij - Financijska i poslovna matematika

Izborni predmeti 4 i 5 - Redovni Studij - Financijska i poslovna matematika