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Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
Explore les régressions paramétriques, en mettant l'accent sur la simplicité et la complexité des compromis de régression linéaire entre les modèles paramétriques et non paramétriques.
Volkan Cevher se penche sur les mathématiques de l’apprentissage profond, explorant la complexité des modèles, les compromis de risque et le mystère de la généralisation.
Couvre la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés tels que BERT.
