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Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.
Explore l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage par transfert, les tâches de prédiction SSL, l'apprentissage des fonctionnalités, les rotations d'images, l'apprentissage contrasté et les apprenants en vision.
Explore l'index extrême, les regroupements dans les événements extrêmes, les niveaux de retour et les modèles statistiques pour l'analyse des extrêmes dans les séries chronologiques.
Se penche sur la représentation symbolique des espaces d'état à l'aide de diagrammes de décision pour les réseaux Petri de haut niveau, présentant des techniques d'encodage efficaces et des résultats de référence.
Explore les opportunités d'apprentissage automatique à l'ère de l'IoT, couvrant les algorithmes de formation, l'apprentissage distribué et les techniques de confidentialité.
Se penche sur les progrès du sous-typage biologique en psychiatrie, en mettant l'accent sur le trouble dépressif majeur et le trouble du spectre autistique.
