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Couvre l'application de la propagation de la croyance dans les modèles de blocs stochastiques, en se concentrant sur la simplification du processus et la résolution étape par étape.
Explore l'extension bayésienne de HMM pour la segmentation et la modélisation de l'action du robot, les limites des HMM classiques et la segmentation des données de capture de mouvement.
Explore les défis d'une vision robuste, y compris les changements de distribution, les exemples d'échecs et les stratégies visant à améliorer la robustesse des modèles grâce à une préformation diversifiée des données.
Couvre les bandits multi-armes dans l'apprentissage du renforcement, explorant le compromis entre l'exploration et l'exploitation pour minimiser les regrets.
Explore les méthodes de Monte-Carlo pour l'apprentissage par renforcement, en les comparant avec les méthodes TD et en mettant l'accent sur l'efficacité des méthodes TD dans la propagation de l'information.
