Discute de l'évaluation des classificateurs binaires, y compris le rappel, la sensibilité, la spécificité, les courbes ROC et les mesures de performance.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.
Explore le théorème du représentant, les applications SVM, la mesure de la fluidité, les combinaisons de noyaux et l'évolutivité dans les méthodes du noyau.
Explore les arbres de décision et de régression, les mesures d'impuretés, les algorithmes d'apprentissage et les implémentations, y compris les arbres d'inférence conditionnelle et la taille des arbres.
Couvre l'entraînement des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique, les règles de la chaîne, le calcul des gradients, la décroissance du poids et le décrochage.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs, couvrant la convolution, la corrélation croisée, la mise en commun maximale, la structure des couches et des exemples tels que LeNet5 et AlexNet.
