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Explore les lois de contrôle d'apprentissage avec Dynamical Systems pour robots, en mettant l'accent sur les problèmes de régression et les techniques d'ajustement.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
Couvre l'importance de la maintenance préventive pour la détection de la détresse de la chaussée et introduit des concepts d'apprentissage automatique pour les ingénieurs.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
Explore la théorie de l'ensachage, démontrant comment elle améliore les performances du modèle et l'importance des données non corrélées pour son succès.
Se plonge dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire la densité des paires sans spin et comprendre la corrélation électronique dans des systèmes complexes.
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.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.
