Déplacez-vous dans des modèles générateurs basés sur les scores, explorant les distributions naturelles d'apprentissage et l'impact de l'architecture de réseau neuronal sur la robustesse.
Explore les défis d'apprentissage avec les déplacements de distribution et la géométrie de perturbation, en mettant l'accent sur des classificateurs robustes et la modélisation de variation naturelle.
Explore les défis d'une vision robuste, y compris les changements de distribution, les exemples d'échecs et les stratégies visant à améliorer la robustesse des modèles grâce à une préformation diversifiée des données.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Discute des distributions de probabilité et du théorème de la limite centrale, en soulignant leur importance dans la science des données et l'analyse statistique.
Introduit des variables aléatoires continues et leurs distributions de probabilité, en mettant l'accent sur leurs applications en statistique et en science des données.
