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Explore l'application de l'apprentissage automatique aux systèmes à l'échelle atomique, en mettant l'accent sur la symétrie dans la cartographie des caractéristiques et la construction de descripteurs invariants en rotation.
Explore la régression linéaire à travers les moindres carrés et les équations normales, en soulignant l'importance de minimiser les erreurs pour des prédictions précises.
Explore l'explication géométrique des raisons pour lesquelles les solutions Lasso sont rares et comment les coefficients changent avec le paramètre de régularisation.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Couvre l'analyse de régression pour les données de désassemblage à l'aide de la modélisation de régression linéaire, des transformations, des interprétations des coefficients et des modèles linéaires généralisés.
