Explore la cartographie des atomes dans les réactions chimiques et la transition vers la grammaire réactionnelle à l'aide de l'architecture du transformateur.
Explore les défis et les solutions dans l'analyse des grandes données multidimensionnelles, en mettant l'accent sur les types de données complexes et la détection d'anomalies.
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.
Couvre le modèle de bloc stochastique pour la détection de la communauté, en se concentrant sur la détection des communautés, des clusters et des groupes.
Explore le rôle des propriétés topologiques d'ordre supérieur dans les réseaux complexes en utilisant l'analyse topologique des données pour la détection des ruptures structurelles et des anomalies de prix.
Introduit le Support Vector Clustering (SVC) à l'aide d'un noyau gaussien pour la cartographie spatiale des caractéristiques de grande dimension et explique ses contraintes et Lagrangian.
Explore les méthodes d'analyse des réseaux, les concepts opérationnels, les applications historiques et les défis liés au traitement du temps au sein des réseaux.
Explore Transductive Support Vector Machine pour le clustering semi-supervisé, visant une erreur nulle sur les points étiquetés et les points non étiquetés bien séparés.
Plonge dans les filtres convolutifs comme un biais inductif pour les images dans les réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur l'indépendance de la traduction et des détecteurs de caractéristiques locales.
Se penche sur les techniques avancées de prétraitement des données, qui couvrent l'encodage catégorique, le traitement des données manquantes et les ensembles de données déséquilibrés, en mettant l'accent sur les mesures des performances et la comparaison des classificateurs.
Explore les techniques de résolution d'entités pour identifier et agréger différents profils d'entités à travers des ensembles de données, couvrant les défis et les solutions.
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.
Couvre l'évaluation des méthodes de regroupement, y compris le regroupement des moyennes K et l'utilisation de mesures d'évaluation pour déterminer le nombre optimal de regroupements.
