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Explore des méthodes d'apprentissage d'ensemble telles que le Ensachage et le Boosting pour améliorer les performances des modèles grâce à l'agrégation et à la sélection de modèles instables.
Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.
Couvre les aspects essentiels du génie logiciel, en se concentrant sur la compréhension des étapes du développement de programmes et de la gestion des erreurs.