Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Couvre les constituants de la matière, les forces fondamentales, le modèle standard, les unités naturelles et les expériences dinteraction des particules.
Explore la diffusion totale et l'analyse PDF dans la science des matériaux, couvrant la synthèse in situ, les techniques d'analyse de données et les applications dans les systèmes hôte-invité.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
