Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Explore les caractéristiques histologiques du col de l'utérus, y compris les couches épithéliales, les structures glandulaires et les composants vasculaires.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, les défis en matière de déploiement, les attaques contradictoires et les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
