Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.
Introduit des méthodes de noyau telles que SVM et régression, couvrant des concepts tels que la marge, la machine vectorielle de support, la malédiction de la dimensionnalité et la régression de processus gaussien.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
