Introduit des réseaux de neurones artificiels et explore diverses techniques de réduction de la dimensionnalité telles que PCA, LDA, Kernel PCA et t-SNE.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Explore Kernel Principal Component Analysis, une méthode non linéaire utilisant des noyaux pour la résolution linéaire de problèmes et la réduction des dimensions.
S'oriente vers l'approximation du réseau neuronal, l'apprentissage supervisé, les défis de l'apprentissage à haute dimension et la révolution expérimentale de l'apprentissage profond.
Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
