תוכן הקורס ומטרתו
חיזוי אוניברסלי של סדרות. המקרה הסטוכסטי. המקרה האידיוידואלי. קשר בין דחיסה לחיזוי. קידוד לפלס, קריצ'בסקי-טרופימוב, למפל-זיו, אלגוריתם Context Tree Weighting (CTW) , אלגוריתמי ה Prediction by Partial Matching (PPM). חיזוי/החלטה סדרתית עם פונקציות מחיר כלליות ? קשר לתורת המשחקים, איך ל"נצח את המומחה". עקרון ה Minimum Description Length (MDL), התער של Occam, סיבוכיות קולמוגורוב. חיזוי נתונים פיננסי ובעיית הפורטפוליו. חיזוי וקידוד סדרות מעל אלפבית גדול/לא ידוע. סינון אוניברסלי ובעיית ה De-Noising האוניברסלית. הכללה ללמידה סדרתית. תוצאות בלמידה אוניברסלית. תיאור חזית המחקר הנוכחית בנושאי חיזוי ולמידה.
טרם פורסם סילבוס מפורט