Předmět se zabývá použitím Bayesovských technik pro určení parametrů metod strojového učení, například klasifikátorů, prediktivních a generativních modelů dat. Jednoduché metody strojového učení trpí problémem přetrénování, kdy model dobře reprezentuje trénovací sadu dat, ale selhává při popisu testovacích dat. Bayesovské nabízejí alternativu ke křížové validaci a umožňují odhad ladících parametrů (hyper-parametrů) modelu. V rámci předmětu budou představeny používané modely dat a techniky pro odhad jejích parametrů.