Discute de la théorie de l'apprentissage statistique, de la complexité de Rademacher et du contrôle empirique des processus pour l'erreur d'estimation.
Explore les techniques de filtrage d'images, y compris les filtres linéaires et non linéaires, pour l'élimination des artefacts et l'amélioration des fonctionnalités.
Intensifier l'apprentissage avec la rétroaction humaine, discuter de la convergence des estimateurs et introduire une approche pessimiste pour améliorer les performances.
Couvre l'algorithme de maximisation des attentes et les techniques de regroupement, en mettant l'accent sur l'échantillonnage Gibbs et l'équilibre détaillé.
Explore les fonctions de perte, la descente de gradient et l'impact de la taille des pas sur l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant l'équilibre délicat requis pour une convergence efficace.
