Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.
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.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
