卡內基美隆大學
机器学习系 — 機器學習
美國 · 博士
CMU 机器学习系（MLD）是全球首个独立的机器学习学术院系，在统计学习、概率推理、深度学习、强化学习、自然语言处理等方向均有深厚积累。CMU 是少数将机器学习作为独立学科建设的大学，拥有完整的博士培养体系。
学术历史
CMU 在机器学习领域的历史可追溯至 Tom Mitchell 等人的开创性工作，其教材《Machine Learning》影响了一代研究者。CMU 率先成立独立机器学习系，将统计学习、概率图模型与认知科学结合。深度学习时代，CMU 在表示学习、元学习、自然语言处理等方向持续产出重要成果。
当前状态
CMU MLD 目前提供机器学习博士项目，课程涵盖统计学习理论、概率图模型、深度学习、强化学习等。研究团队活跃于 NeurIPS、ICML、ICLR 等顶级会议，并与工业界保持紧密合作。
实验室 / 研究中心
关键人物
Tom Mitchell
Professor
Leading researcher in the field with international recognition for their contributions.
Ruslan Salakhutdinov
Professor
Leading researcher in the field with international recognition for their contributions.
学术资源
来源：Carnegie Mellon University Official Website
证据
排名
# ()
师资
2 位相关教师
知名：Tom Mitchell、Ruslan Salakhutdinov
研究产出
See MLD publications page and DBLP for publication counts
就业去向
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