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Explore RAPPOR, la confidentialité différentielle, la mise en œuvre d'Apple, le clustering de k-means et les défis liés à la mise en œuvre de la confidentialité différentielle.
Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
Introduit la méthode k-Nearest Neighbors et l'expansion des fonctionnalités pour l'apprentissage non linéaire de la machine par des transformations polynômes.
Explore la segmentation de l'image, les techniques de seuil, la segmentation de la texture et l'étiquetage des composants connectés dans le traitement de l'image.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité non linéaire à l'aide d'autoencodeurs, d'autoencodeurs profonds et d'autoencodeurs convolutifs pour diverses applications.
Explore les techniques de segmentation dans l'analyse d'images, y compris le seuillage, le clustering, la croissance régionale et l'apprentissage automatique.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement de la courbe polynomiale.
