Réseaux neuronaux : Algorithme du modèle Perceptron et de la rétropropagation
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Résume les cartes de Kohonen, qui couvrent l'initialisation, l'échantillonnage, l'appariement des similarités, des exemples et des applications dans l'apprentissage automatique et la classification des données.
Déplacez-vous dans les potentiels interatomiques de la machine appris, montrant leur précision et leur rentabilité dans la prédiction des propriétés chimiques.
Explore lutilisation des modèles de mélange gaussien pour la transition du clustering à la classification, couvrant la classification binaire, lestimation des paramètres et le classificateur Bayes optimal.
Il s'agit de numériser les documents historiques, de normaliser la structure des documents et d'appliquer les réseaux neuraux à la reconnaissance du texte et à la segmentation de l'image.
Explore l'application de l'apprentissage automatique en médecine, en mettant l'accent sur l'interprétabilité, la variabilité entre les patients et la recherche d'équations transparentes dans les modèles médicaux.
Explore les erreurs optimales dans les modèles de grande dimension, en comparant les algorithmes et en faisant la lumière sur l'interaction entre l'architecture du modèle et la performance.
Couvre les concepts d'apprentissage automatique appliqué, les séances interactives, les exercices, les outils logiciels et les aspects pratiques pour l'engagement des étudiants.
Explore des applications scientifiques d'apprentissage automatique, des défis avec des données éparses et des algorithmes inspirés de la physique pour améliorer les méthodes spectrales.
