Déplacez-vous dans des approches instrumentales variables pour des régimes de traitement optimaux, y compris la médecine de précision et des recommandations personnalisées, en mettant l'accent sur les conditions d'identification et les estimateurs robustes basés sur la classification.
Couvre les bases des statistiques exploratoires, y compris les variables, les quantiles, la tendance centrale, la dispersion, les valeurs aberrantes et la robustesse.
Explore l'invariance, la causalité et la robustesse de l'analyse des données, en abordant les défis et les implications pour la généralisation de la distribution.
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.
Examine la généralisation des classificateurs ImageNet, les applications critiques pour la sécurité, le surajustement et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.
Couvre les méthodes d'identification et de traitement des valeurs extrêmes dans les données, y compris les procédures statistiques de détection aberrante.
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.
Introduit les types de variables, la distribution multinomiale, les caractéristiques des données, les formes des densités, la corrélation et les méthodes de visualisation des données.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
Couvre la distribution normale, les statistiques inférentielles, la probabilité et la distribution binomiale dans le contexte du «problème du joueur malhonnête».
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.