Explore l'estimation du maximum de vraisemblance pour la densité et le modèle Bernoulli, y compris la fiabilité des tests et le dépistage des maladies.
Présente l'estimateur de Bayes, expliquant sa définition, son application dans des scénarios de coûts quadratiques et son importance dans le raisonnement probabiliste.
Explore les obligations légales et les considérations éthiques dans le traitement des données et l'IA, couvrant le crédit à la consommation, la protection des données et la prise de décision automatisée.
Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.
Explore les critères de performance dans l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la précision, le rappel et la spécificité dans l'évaluation des modèles.
