Deep Learning Modus OperandiExplore les avantages des réseaux plus profonds dans l'apprentissage profond et l'importance de la surparamétrie et de la généralisation.
Erreur de généralisationExplore l'erreur de généralisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la distribution des données et l'impact des hypothèses.
CompressionCouvre le concept de compression et de construction de codes sans préfixe basés sur des informations données.
Calculs des attentesCouvre le calcul de l'attente et de la variance pour différents types de variables aléatoires, y compris les variables discrètes et continues.
Distributions et dérivésCouvre les distributions, les dérivés, la convergence et les critères de continuité dans les espaces de fonctions.
