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Explore des méthodes d'optimisation telles que la descente de gradient et les sous-gradients pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, y compris des techniques avancées telles que l'optimisation d'Adam.
Couvre l'expansion des fonctionnalités polynomiales, les méthodes du noyau, les représentations des données, la normalisation et la gestion des données déséquilibrées dans l'apprentissage automatique.
Explore l'application du modèle Weibull aux données aléatoires et son importance dans l'analyse de la force matérielle et de la probabilité de défaillance.
Explore l'OFDM dans les systèmes de communication sans fil, couvrant les canaux multivoies, la modulation, les porteuses périodiques et les considérations de conception.
