Cette séance de cours porte sur le concept de modèles linéaires généralisés, y compris les hypothèses, les propriétés statistiques et les applications pratiques. Il s'articule autour de divers sujets tels que les statistiques à haute dimension, les méthodes bayésiennes, la détection comprimée et la perception. L'instructeur discute des défis de travailler avec des données bruyantes et de l'importance de comprendre les modèles linéarisés dans différents contextes.