נקודות זכות: 2
דרישות קדם: חובה – תורת האינפורמציה1. מומלץ (לא חובה) – תהליכים אקראיים, דחיסת נתונים ואותות.
חיזוי אוניברסלי של סדרות. המקרה הסטוכסטי. המקרה האידיוידואלי. קשר בין דחיסה לחיזוי. דחיסה אוניברסלית – קידוד קריצ'בסקי-טרופימוב, למפל-זיו, אלגוריתם Context Tree Weighting (CTW) , אלגוריתמי ה Prediction by Partial Matching (PPM). חיזוי/החלטה סדרתית עם פונקציות תשלום 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.קשר לגישות "הסקה בייסיאנית אמפירית" ושיטות סטסטיות דומות. בדיקת השערות אוניברסלית. תקשורת בערוץ לא ידוע ו/או ערוץ אינדיוידואלי: פענוח אוניברסלי, שידור אוניברסלי עם משוב. תיאור חזית המחקר הנוכחית בנושאי חיזוי ולמידה.