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Explore l'apprentissage actif dans la théorie de groupe, en mettant l'accent sur les produits, les coproduits, les adjonctions et les transformations naturelles.
Explore les transformations naturelles dans la théorie de groupe et la théorie de catégorie, mettant l'accent sur la composition du functeur et la composition du morphisme.
Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
Explore des applications scientifiques d'apprentissage automatique, des défis avec des données éparses et des algorithmes inspirés de la physique pour améliorer les méthodes spectrales.