S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.
Couvre les modèles ARMA pour la prévision des séries chronologiques, en discutant des implications, des propriétés des erreurs de prévision, des défis avec les prédictions et des modèles de covariance.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Se lance dans le développement de systèmes d'intelligence pour prédire le comportement humain et améliorer la sécurité et l'efficacité des technologies basées sur l'IA.
