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Couvre le redécoupage, une méthode pour convertir des ensembles de données 3D en images 2D en extrayant des valeurs d'intensité le long d'une ligne, et ses applications dans l'analyse des objets en mouvement et des relations spatiales.
Couvre le classificateur k-NN, la reconnaissance numérique manuscrite, la réduction de données, les applications, la construction de graphes, les limitations et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore les techniques de segmentation dans l'analyse d'images, y compris le seuillage, le clustering, la croissance régionale et l'apprentissage automatique.
Explore la découverte causale à l'aide de modèles variables latents, en mettant l'accent sur les défis et les solutions pour déduire les relations causales à partir de données non gaussiennes.
