Explore le compromis entre le biais et la variation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre le biais et la variance dans les prédictions du modèle.
Se concentre sur l'inférence de la cinétique de réaction dans la combustion, couvrant l'inférence des règles, l'analyse de sensibilité et l'inférence bayésienne.
Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
