Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
Couvre l'apprentissage hébbien, le renforcement de l'apprentissage, les types d'apprentissage, les modèles neuronaux, les règles d'apprentissage et l'homéostasie de poids.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Explore la découverte de modules composites dans le méta-apprentissage, en mettant l'accent sur les cadres d'apprentissage automatique flexibles et le rôle des biais inductifs.
Explore l'optimisation décentralisée dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la robustesse, la confidentialité et l'équité dans l'apprentissage collaboratif.
