Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.
Plonge dans les relations entre les troubles de l’humeur, la performance cognitive et la plasticité du cerveau en milieu urbain, en utilisant les données de cohortes médicales.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Discute du droit suisse de l'utilisation des terres et de l'environnement, en mettant l'accent sur le contrôle des émissions et les obligations légales en matière de protection contre les nuisances.
