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Explore les modèles de transformateurs moléculaires, la cartographie des atomes, la planification de la synthèse de l'IA et le rôle transformateur des transformateurs dans la chimie.
Explore l'extraction de connaissances à partir du texte, couvrant des concepts clés tels que l'extraction de phrases clés et la reconnaissance d'entités nommées.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Explore les classificateurs gaussiens, la classification des textures, l'estimation des paramètres, l'apprentissage supervisé et les réseaux neuronaux profonds dans le traitement d'images.
Explore les algorithmes d'apprentissage génératif, les règles de décision et les propriétés de distribution gaussienne dans l'apprentissage automatique.
