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Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.
Souligne l'importance d'une validation croisée prudente dans les réseaux neuronaux profonds, y compris la division des données et le concept de validation croisée K-fold.
Explore les méthodes de régularisation dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements.
Couvre les paramètres de simulation du marteau d'eau dans les tuyaux à l'aide du logiciel SIMSEN, en soulignant l'importance de spécifier les noms des éléments pour la reconnaissance du système.
