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Explore les représentations factorisées pour la planification, en se concentrant sur la réduction de la complexité et l'amélioration de l'efficacité grâce à une modélisation distincte des fonctionnalités.
Explore les niveaux d'abstraction des données, de construction de modèles, d'utilisation et de représentation, et l'utilité des systèmes d'information pour la prise de décision.
Se penche sur la science des données dans la santé personnalisée et mondiale, en mettant l'accent sur les technologies améliorant la confidentialité et les applications de l'IA dans les soins de santé.
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Explore la précision des données par l'évaluation de la fidélité, la détection des erreurs, la manipulation aberrante, les corrélations, les dépendances fonctionnelles, la détection des violations, les contraintes de déni et les techniques de réparation des données.
