Apprentissage supervisé non linéaire

Cette séance de cours couvre diverses méthodes d'apprentissage supervisé non linéaires, y compris le biais inductif de différentes méthodes, telles que les réseaux neuronaux, les réseaux neuronaux convolutionnels, l'apprentissage par transfert, les réseaux neuronaux récurrents, les méthodes basées sur les arbres et les machines vectorielles de soutien. Il explore comment des réseaux neuraux suffisamment grands peuvent approximer n'importe quelle fonction, les défis de l'accordage hyperparamétrique, et les avantages de différentes méthodes non linéaires pour trouver un bon ajustement pour des ensembles de données spécifiques.