Explore les représentations de signaux, y compris la transformée de Fourier, l'analyse temps-fréquence et l'analyse multi-résolution en utilisant des fonctions de fenêtre comme les gaussiennes.
Couvre les bandits multi-armes dans l'apprentissage du renforcement, explorant le compromis entre l'exploration et l'exploitation pour minimiser les regrets.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Explore les regrets des bandits à bras multiples, en équilibrant l'exploration et l'exploitation pour une prise de décision optimale dans des applications réelles.
