L'essentiel de l'apprentissage supervisé

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris des sujets tels que la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité. Il s'inscrit dans les concepts de distribution des probabilités, de modélisation du bruit, et l'importance de choisir la bonne fonction de perte. La présentation comprend également des exemples pratiques et des exercices visant à renforcer les concepts théoriques.