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Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique avancé, mettant l'accent sur les applications pratiques par des exercices et des projets interactifs.
Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Explore l'IA4Science chez Microsoft, en mettant l'accent sur la conception de catalyseurs, les mécanismes de réaction et la découverte de matériaux à l'aide de l'algèbre Clifford.
Explore la convexification des problèmes non convexes grâce à des astuces sur le noyau, à l'interprétation de la sensibilité et à la réduction de la dimensionnalité non linéaire.
