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Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Introduit des algorithmes de traçage des connaissances bayésiennes, de modélisation des facteurs additifs et de regroupement pour tracer les connaissances des étudiants et découvrir les structures.
