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Explore l'approche statistique par le lancer de dés et les états microscopiques, en discutant des hypothèses fondamentales et des probabilités d'état d'énergie.
Se penche sur les défis et les possibilités de l'apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit, en comparant les modèles statistiques traditionnels avec les méthodes d'apprentissage automatique.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
