Reconnaissance d'entités nommées : applications et techniques
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Explore le traitement neurobiologique des signaux, couvrant la modélisation des pics, la classification des signaux et la caractérisation des données à l'aide de l'analyse des composantes principales.
Explore l'extension bayésienne de HMM pour la segmentation et la modélisation de l'action du robot, les limites des HMM classiques et la segmentation des données de capture de mouvement.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
