Examine la généralisation des classificateurs ImageNet, les applications critiques pour la sécurité, le surajustement et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.
Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Explore les machines hydrauliques dans des conditions transitoires et les applications hydroacoustiques pour les installations hydroélectriques, couvrant les cheminées d'équilibre, la cavitation à diaphragme et la stabilité des turbines.
Couvre le chargement des ensembles de données, la compréhension des dimensions, les courbes d'apprentissage et l'impact de la régularisation sur les surajustements.
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Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.
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