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Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.
Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
Introduit des bases d'apprentissage automatique, couvrant la segmentation des données, le regroupement, la classification, et des applications pratiques comme la classification d'image et la similarité du visage.
Se penche sur les défis de l'apprentissage supervisé en science citoyenne, en mettant l'accent sur la reconnaissance des espèces végétales et l'agrégation des étiquettes.
Souligne l'importance d'une validation croisée prudente dans les réseaux neuronaux profonds, y compris la division des données et le concept de validation croisée K-fold.
