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Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.
Explore l'augmentation des données en tant que méthode de régularisation clé dans l'apprentissage en profondeur, couvrant des techniques telles que les traductions, les rotations et le transfert de style artistique.
Explore les méthodes de sélection de variables dans l'apprentissage automatique, y compris les approches de sous-ensemble et de conteneur, en utilisant des procédures exhaustives et gourmandes.
