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Cette séance de cours couvre le modèle Perceptron, y compris l'algorithme d'apprentissage pour les cas séparables et non séparables, la descente de gradient stochastique et le discriminant linéaire de Fisher. Il traite également de la convergence des algorithmes, de la minimisation des risques et de la classification générative.