Emnet gir en mer omfattende innføring i prinsippene og teknikkene for maskinlæring (ML) for å utvikle ML-systemer som kan brukes i praksis. Temaer som dekkes inkluderer grunnleggende prinsipper innen ML, moderne prediksjonsmodeller med fokus på ensemble-læring og viktige steg i utviklingsprosessen, inkludert databehandling, utforskende dataanalyse, datarensing, utvikling av dataegenskaper og modellfortolkning. Kurset tar også for seg modellvurdering, reproduksjon, automatisert ML og spesialiserte metoder for tidsseriedata.
Ved slutten av kurset vil studentene være i stand til å utvikle robuste maskinlæringssystemer for faktiske applikasjoner.