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Explore l'augmentation des données en tant que méthode de régularisation clé dans l'apprentissage en profondeur, couvrant des techniques telles que les traductions, les rotations et le transfert de style artistique.
Explore les changements de base, les applications bijectives linéaires, les transformations matricielles et les dimensions des espaces de noyau et d'image.
Explore les symétries statistiques dans les domaines aléatoires, en mettant l'accent sur la stationnarité et l'homogénéité sous diverses transformations et leurs implications pratiques.
Explore l'équivalence du système, la représentation d'état-espace, les fonctions de transfert et les anneaux euclidiens, en mettant l'accent sur les matrices unimodulaires et leurs propriétés.
