Couvre les méthodes de prédiction sans modèle dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur Monte Carlo et les différences temporelles pour estimer les fonctions de valeur sans connaissance de la dynamique de transition.
Couvre une introduction mathématique à l'apprentissage profond, y compris les défis, la puissance des classificateurs linéaires, l'échelle du modèle et les aspects théoriques.
Fournit un aperçu des méthodes de gradient de politique dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur le tour de log-vraisemblance et la transition de l'apprentissage par lots à l'apprentissage en ligne.
Explore l’apprentissage profond avec des images Instagram, comprend la perception des aliments, l’obésité et la santé mentale, et discute de l’impact des images des médias sociaux et des plateformes éphémères comme Snapchat.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.
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Explore les classificateurs voisins les plus proches, le compromis entre les biais, la malédiction de la dimensionnalité et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique supervisé.
Couvre les méthodes de gradient de politique, en mettant l'accent sur l'apprentissage par l'action directe et l'optimisation des récompenses dans l'apprentissage par renforcement.