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Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Explore les systèmes de connaissances non conceptuels à travers la traduction d'images, la synthèse vidéo, les défis d'apprentissage auto-supervisés et les représentations universelles.
Explore la surparamétrie, la généralisation, le surajustement, le sous-ajustement et la régularisation implicite dans les modèles d'apprentissage profond.