Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé

Cette séance de cours couvre les bases de l'apprentissage supervisé, en se concentrant sur des sujets tels que les fonctions de perte, les distributions de probabilité et les processus de génération de données. Il explore les concepts à travers des exemples tels que la classification manuscrite des chiffres, la détection du spam et la prédiction de la vitesse du vent.