Examine l'impact de la microstructure sur l'entrée de chlorure dans le béton et les orientations futures de la recherche dans l'évaluation de la durabilité de la pâte de ciment.
Introduit des algorithmes ML non linéaires, couvrant le voisin le plus proche, k-NN, ajustement des courbes polynômes, complexité du modèle, surajustement, et régularisation.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
Explore le surajustement, la validation croisée et la régularisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la complexité du modèle et l'importance de la force de régularisation.
Explore les mesures de surajustement et de précision dans la classification des images, en soulignant limportance de la généralisation du modèle et de la précision optimale.
