Couvre les apprenants faibles dans la stimulation, l'algorithme AdaBoost, les inconvénients, les apprenants faibles simples, les variantes de stimulation et les ondelettes Viola-Jones Haar-Like.
Explique l'algorithme Adaboost pour construire des classificateurs forts à partir de faibles, en mettant l'accent sur l'amélioration des méthodes et la détection des visages.
Déplacez-vous dans la construction d'ensembles robustes grâce à l'augmentation de la marge pour améliorer la défense contradictoire dans les modèles d'apprentissage automatique.
Explore les arbres de décision dans l'apprentissage automatique, leur flexibilité, les critères d'impureté et introduit des méthodes de renforcement comme Adaboost.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore l'impact de l'imperméabilisation des sols, les statistiques d'utilisation des terres, la segmentation des images et la classification aléatoire des forêts pour une gestion durable des terres.