S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Déplacez-vous dans les expériences d'obéissance de Milgram, en analysant la dynamique de l'autorité et les facteurs influençant les niveaux de conformité.
Couvre les objectifs, la définition, les types et l'analyse computationnelle des médias sociaux, en mettant l'accent sur l'étude du comportement humain à travers des traces numériques.
Discute de l'évolution des réseaux de neurones artificiels, des défis de l'apprentissage supervisé et du rôle des comportements innés dans la formation du comportement.
Explore l'impact des activités de saut sur la réussite des élèves et l'utilisation de matrices de transition et de cubes d'analyse d'apprentissage pour prédire les états des élèves.
Couvre l'ontologie comme un dépôt de connaissances avec des significations convenues, évolution, mise à jour continue et conception d'ontologie intelligente.
