Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
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 concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Explore le biclustering dans les matrices de données, en identifiant des modèles de comportement cohérents et en discutant des méthodes de calcul pour l'analyse.
Introduit des méthodes de regroupement fondées sur des modèles utilisant des modèles de mélange et des variables latentes, avec des exemples pratiques sur les données d'iris.
Introduit des bases d'apprentissage automatique, couvrant la segmentation des données, le regroupement, la classification, et des applications pratiques comme la classification d'image et la similarité du visage.
Explore la prise de décision dans l'incertitude, en se concentrant sur la thèse de doctorat posthume de Kilian Schindler sur l'optimisation stochastique évolutive et la réduction de scénarios.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Explore les concepts avancés de coloration graphique, y compris la coloration plantée, le seuil de rigidité, et les variables gelées en points fixes BP.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
