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Couvre les principes fondamentaux de la science des données, en mettant l'accent sur la profondeur et l'application pratique dans l'apprentissage automatique et l'analyse de données.
Explore les modèles Seq2Seq avec et sans mécanismes d'attention, couvrant l'architecture encodeur-décodeur, les vecteurs de contexte, les processus de décodage et les différents types de mécanismes d'attention.
Explore l'importance des chiffres de premier plan et de l'équilibre dominant dans les approximations d'ingénierie, montrant les méthodes historiques comme les règles de diapositives et leur pertinence dans la résolution de problèmes difficiles.
