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.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Explore les techniques d'apprentissage non supervisées pour réduire les dimensions des données, en mettant l'accent sur l'APC, l'ADL et l'APC du noyau.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Explore l'analyse des signaux EMG, les modèles de mélange, les modèles gaussiens et le tri des pics dans le traitement des signaux neuraux à l'aide de PCA.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
