Introduction à l'apprentissage automatique: bases et exemples

Cette séance de cours donne un aperçu des bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement, l'estimation de la densité et la réduction des dimensions. Il couvre le but, les exemples et les limites de l'apprentissage automatique, ainsi que différents types d'algorithmes d'apprentissage. Les instructeurs, Michael Liebling et François Fleuret, expliquent les concepts à travers divers exemples et définitions, soulignant l'importance des données, des algorithmes d'apprentissage et des modèles appris dans le processus d'apprentissage automatique.