Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Couvre les autoencodeurs variationnels, une approche probabiliste des autoencodeurs pour la génération de données et la représentation de fonctionnalités, avec des applications dans le traitement du langage naturel.
Explore les codeurs automatiques variables, l'inférence bayésienne, les espaces latents axés sur l'attention et l'efficacité des transformateurs dans le traitement des langues.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
