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Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.
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Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.
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