Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Explore la découverte et la planification de traitements guidés par l'apprentissage automatique en médecine personnalisée à l'aide de données à haut débit et d'un transport optimal neuronal.
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.
Introduit les bases de la régression linéaire, de l'interprétation des coefficients, des hypothèses, des transformations et de la «différence des différences» pour l'analyse causale.
Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore l'impact des activités de saut sur la réussite des élèves et l'utilisation de matrices de transition et de cubes d'analyse d'apprentissage pour prédire les états des élèves.
