Apprentissage automatique avancé : sélection des fonctionnalités

Cette séance de cours couvre les composants fondamentaux des algorithmes d'apprentissage automatique, y compris la description des entrées, la représentation interne et les mécanismes de décision. Il se penche sur les techniques de sélection des caractéristiques telles que les descripteurs FAST et BRIEF, en soulignant l'importance de sélectionner les caractéristiques pertinentes dans les grands ensembles de données. L'instructeur discute également des limites de l'apprentissage profond, en soulignant des problèmes tels que les biais algorithmiques, le manque de diversité et la susceptibilité à la tromperie, exhortant le public à explorer une variété de techniques d'apprentissage automatique au-delà de l'apprentissage profond pour une compréhension plus complète du domaine.