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Explore les niveaux d'abstraction des données, de construction de modèles, d'utilisation et de représentation, et l'utilité des systèmes d'information pour la prise de décision.
Explore les méthodes et applications d'analyse de grappes dans l'analyse des données génomiques, y compris la classification, l'expression des gènes, la visualisation, les mesures de distance et les algorithmes de regroupement.
Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.
Explore les classificateurs gaussiens, la classification des textures, l'estimation des paramètres, l'apprentissage supervisé et les réseaux neuronaux profonds dans le traitement d'images.
Explore les implications éthiques du déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique et souligne l'importance de l'équité dans les processus décisionnels.
