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Cette séance de cours couvre le concept de débruitage des signaux à valeur discrète en utilisant des modèles de mélange gaussien. Il explique comment modéliser des échantillons générés par différentes classes et le processus de classification des données. L'instructeur démontre l'application de l'algorithme EM pour maximiser la fonction de vraisemblance des modèles de mélange gaussien. La séance de cours se penche également sur l'analyse des signaux EMG pour la classification des pathologies musculaires et la segmentation des images à l'aide de modèles de mélange gaussien markovien.