Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.