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Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Explore la dynamique des espaces homogènes et leurs interactions avec la théorie des nombres, en mettant l'accent sur les treillis modulaires et le théorème de décomposition Iwasawa.
Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
Analyse la descente du gradient sur les réseaux neuraux ReLU à deux couches, en explorant la convergence globale, la régularisation, les biais implicites et l'efficacité statistique.
