Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
S'insère dans les méthodologies complémentaires de choix discret et d'apprentissage automatique, couvrant les notations, les variables, les modèles, les processus de données, l'extrapolation, l'analyse de ce qu'il faut faire, et plus encore.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Discuter de la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux malgré des preuves empiriques de généralisation.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
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.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, les défis en matière de déploiement, les attaques contradictoires et les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
Explore les représentations de l'environnement chimique, les corrélations symétriques et les applications d'apprentissage automatique à l'échelle atomique.
