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Explore l'espace des hypothèses, les tâches d'apprentissage supervisées, les fonctions de coût et la minimisation des risques dans l'apprentissage automatique.
Explore les méthodes de descente de gradient pour l'entraînement des réseaux de neurones artificiels, couvrant l'apprentissage supervisé, les réseaux monocouches et les règles modernes de descente de gradient.
Couvre les méthodes de prédiction sans modèle dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur Monte Carlo et les différences temporelles pour estimer les fonctions de valeur sans connaissance de la dynamique de transition.
Discute de la théorie de l'apprentissage statistique, de la complexité de Rademacher et du contrôle empirique des processus pour l'erreur d'estimation.
