Taxonomie Induction : Apprentissage des structures hiérarchiques
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Explore les méthodes d'extraction de l'information, y compris les approches traditionnelles et fondées sur l'intégration, l'apprentissage supervisé, la surveillance à distance et l'induction taxonomique.
S'inscrit dans l'équilibre complexe entre l'énergie, les besoins humains et la durabilité, soulignant l'importance de satisfaire les besoins humains dans les limites des contraintes écologiques.
Explore les opérateurs de spin en chimie quantique, en se concentrant sur leurs propriétés et les règles de commutation avec les opérateurs d'impulsion angulaire orbitale.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
