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Couvre des exemples de modèles de décision pour lapprentissage supervisé, y compris la régression, la classification, les paires de classement et le décodage de séquence pour les modèles OCR.
Explore l'impact des abandons de paquets sur la stabilité du système de contrôle en réseau et analyse les méthodes permettant d'estimer les taux maximaux de chute admissibles.
Explore les lois de contrôle d'apprentissage avec Dynamical Systems pour robots, en mettant l'accent sur les problèmes de régression et les techniques d'ajustement.
Explore l'extension bayésienne de HMM pour la segmentation et la modélisation de l'action du robot, les limites des HMM classiques et la segmentation des données de capture de mouvement.
Explore l'analyse de la stabilité des systèmes de contrôle en réseau dans le cadre d'abandons stochastiques de paquets, en mettant l'accent sur la stabilité moyenne carrée et les implications pratiques.
