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Cette séance de cours couvre le théorème de Johnson-Lindenstrauss, qui stipule qu'un ensemble de points dans l'espace de haute dimension peut être intégré dans un espace de dimension inférieure tout en préservant les distances deux à deux entre les points. Le théorème est basé sur le concept de concentration de mesure et a des applications importantes dans l'apprentissage automatique, l'analyse des données et la réduction de la dimensionnalité.