Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux
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Introduit des réseaux de neurones artificiels et explore diverses techniques de réduction de la dimensionnalité telles que PCA, LDA, Kernel PCA et t-SNE.
Explore la capacité des réseaux de neurones à apprendre des fonctionnalités et à faire des prédictions linéaires, en soulignant l'importance de la quantité de données pour une performance efficace.
Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.