Cette séance de cours fournit une introduction à l'apprentissage supervisé, où une base de données avec des points de données étiquetés est utilisée pour optimiser la sortie d'un classificateur en minimisant les erreurs grâce à des ajustements de paramètres.
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Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
