Discute de la stationnalité faible-sens dans les processus stochastiques en continu et le calcul des fonctions d'autocorrélation et de corrélation croisée.
Explore l'apprentissage des modèles graphiques avec les estimateurs M, la régression des processus Gaussiens, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés.
Explore le concept de champ moyen stationnaire dans les neurosciences computationnelles pour prédire l'activité neuronale en fonction de la population et des taux de déclenchement d'un seul neurone.
Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.
Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.
