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Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
Explore l'IA4Science chez Microsoft, en mettant l'accent sur la conception de catalyseurs, les mécanismes de réaction et la découverte de matériaux à l'aide de l'algèbre Clifford.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.
Explore l'analyse des composants principaux pour la réduction de la dimensionnalité dans l'apprentissage automatique, en présentant ses capacités d'extraction de fonctionnalités et de prétraitement de données.
