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Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les ingénieurs, y compris l'étalonnage, les exigences de cours, des exemples pratiques, des concepts d'IA et des applications ML.
Explore l'économie de la mondialisation, en mettant l'accent sur les théories de regroupement et l'impact de la mondialisation sur l'activité économique.
Se penche sur les techniques avancées de prétraitement des données, qui couvrent l'encodage catégorique, le traitement des données manquantes et les ensembles de données déséquilibrés, en mettant l'accent sur les mesures des performances et la comparaison des classificateurs.
