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S'insère dans l'articulation architecturale de la production et du stockage des aliments à travers des exemples historiques et un impact de conception moderne.
Explore l'unicité et les propriétés de la projection orthogonale, y compris la décomposition, la matrice associée, la linéarité et des exemples pratiques.
Introduit l'analyse de corrélation canonique pour trouver des caractéristiques communes dans des ensembles de données séparés, s'étendant aux données multimodales et aux caractéristiques non linéaires.
Explore la généralisation de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les compromis sous-équipés et sur-équipés, les cadres enseignant-étudiant et l'impact des caractéristiques aléatoires sur les performances du modèle.
