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Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Souligne la conception expérimentale dans l'analyse des données génomiques, en abordant la variabilité technique, les effets des lots et les solutions statistiques.
Explore les filtres de Kalman linéarisés et étendus, illustrant leur application dans les systèmes non linéaires et l'estimation des paramètres inconnus.
Explore la théorie des modèles linéaires généralisés, y compris la logistique et la régression de Poisson, lévaluation des modèles et les tests de coefficient.
