Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments, les matrices TF-IDF, les méthodes de voisinage les plus proches, la factorisation matricielle, la régularisation, LDA, les vecteurs de mots contextualisés et BERT.
Introduit le traitement du langage naturel, qui couvre le prétraitement du texte, l'analyse des sentiments et l'analyse des sujets, en mettant l'accent sur l'établissement d'un indice de risque pour le changement climatique.
Explore l'extension bayésienne de HMM pour la segmentation et la modélisation de l'action du robot, les limites des HMM classiques et la segmentation des données de capture de mouvement.
Explore les mots, les jetons, les n-grammes et les modèles linguistiques, en mettant l'accent sur les approches probabilistes pour l'identification des langues et la correction des erreurs d'orthographe.
Explore l'apprentissage des modèles latents dans des structures graphiques, en se concentrant sur des scénarios avec des échantillons incomplets et en introduisant la notion de distance entre les variables.
