Tema predmeta so sodobni algoritmi za učenje iz podatkovnih tokov. Učili se bomo o odprtih izzivih na področju (inkrementalni modeli za nadzorovano učenje, stiskanje podatkov, odkrivanje spremembe v porazdelitvi toka (concept drift), gručenje iz podatkov, specializirane statistike za vrednotenje uspešnosti). S pridobljenim znanjem bo študent sposoben uporabljati svoje znanje o strojnem učenju pri aplikacijah, ki so povezane z obilico vsakdanjih podatkov (finančne in bančne transakcije, vremenski podatki, senzorski podatki itd.).

Predmet bo organiziran kot kombinacija predavanj in laboratorijskih vaj (te bodo izvedene z uporabo statističnega paketa R). V okviru vaj bodo študenti znanje aplicirali na izbranem problemu, ki je lahko direktno povezan tudi s tematiko doktorske naloge. V preostanku semestra bo organizirano tudi medsebojno tekmovanje za izdelavo najbolj točnega napovednega modela na podanih podatkih.