Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Explore l'intégration de l'apprentissage automatique dans des modèles à choix discrets, en soulignant l'importance des contraintes théoriques et des approches hybrides de modélisation.
Explore l'échantillonnage, la représentation des signaux, les transformations de points et les espaces vectoriels des signaux dans le contexte des signaux et des systèmes.
Explore la compression d'image à travers diverses approches telles que la compression de pixel et de niveau de bloc, Discret Cosine Transform, quantification et codage entropie.
