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Explore les méthodes de régularisation dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements.
Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.
Explore la théorie de la décomposition de la valeur singulière, les solutions de systèmes linéaires, les moindres carrés et les concepts d'ajustement des données.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
Explore les techniques d'optimisation avancées pour les modèles d'apprentissage automatique, en se concentrant sur les méthodes de gradient adaptatifs et leurs applications dans les problèmes d'optimisation non convexe.
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Couvre les modèles d'estimation statistique, les estimateurs de ML, les machines d'apprentissage, les problèmes pratiques et les défis de l'estimation.
