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Couvre la divergence Kullback-Leibler, la régularisation et les statistiques bayésiennes pour lutter contre le surajustement dans les modèles d'apprentissage automatique.
Explore les noyaux de signature, les cartes de caractéristiques, les algèbres tensor, et leurs applications dans la science des données et l'apprentissage automatique.
Explore les techniques de réduction de la variance dans l'apprentissage profond, couvrant la descente en gradient, la descente en gradient stochastique, la méthode SVRG, et la comparaison des performances des algorithmes.
Couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds et des splines, explorant leurs propriétés, leurs implications et leurs applications dans l'apprentissage automatique moderne.
Introduit des opérateurs proximaux et des méthodes de gradient conditionnel pour les problèmes convexes composites de minimisation dans l'optimisation des données.
