ТЕМАТИКА РОБІТ може стосуватися одного чи декількох напрямків відносно наданої організаторами вибірки даних (прикладної задачі): – методи та архітектури для побудови моделей залежностей за вибіркою спостережень на основі парадигм машинного навчання (нейронних,та нейронечітких мереж, дерев розв’язків, імунокомп’ютингу, статистичних та ймовірнісних, метричних методів тощо); – методи скорочення розмірності даних: оцінювання інформативності та відбору інформативних ознак (feature selection), формування штучних ознак (feature extraction), локально-чуттєвого ґешування, оцінювання значущості екземплярів, відбору екземплярів та формування вибірок; – методи цифрової обробки та аналізу сигналів (Фур’є та вейвлет-перетворення, статистичний, спектральний, кепстральний аналіз та ін.); – методи кластерного аналізу, візуалізації та картографування даних; – оптимізаційні та пошукові методи…
