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Couvre l'utilisation de machines vectorielles de support pour la classification multi-classes et l'importance des vecteurs de support dans les limites de classification de serrage.
Explique le classificateur K-Nearest Neighbors, en attribuant des étiquettes basées sur les points les plus proches et en lissant le bruit dans les étiquettes.
Présente les projets de l'EPFL Digital Humanities Master étudiants, couvrant l'apprentissage automatique, les approches interdisciplinaires et la poésie générée par ordinateur.
