Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
