Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Couvre la descente du gradient stochastique, la régression linéaire, la régularisation, l'apprentissage supervisé et la nature itérative de la descente du gradient.
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.
Analyse la descente du gradient sur les réseaux neuraux ReLU à deux couches, en explorant la convergence globale, la régularisation, les biais implicites et l'efficacité statistique.
