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Explique la machine vectorielle de soutien et la régression logistique pour les tâches de classification, en mettant l'accent sur la maximisation de la marge et la minimisation des risques.
Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
Explore le lemme de Farkas, la séparation hyperplane, la combinatoire et son application dans la théorie des jeux, en se concentrant sur les stratégies de penalty kick.
Volkan Cevher se penche sur les mathématiques de l’apprentissage profond, explorant la complexité des modèles, les compromis de risque et le mystère de la généralisation.
