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Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
Couvre la mécanique statistique, les théories de champ conformes et les exposants critiques, en soulignant l'importance des flux de groupe d'universalité et de renormalisation.
Explore les erreurs optimales dans les modèles de grande dimension, en comparant les algorithmes et en faisant la lumière sur l'interaction entre l'architecture du modèle et la performance.
