Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.
Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
Explore les erreurs optimales dans les modèles de grande dimension, en comparant les algorithmes et en faisant la lumière sur l'interaction entre l'architecture du modèle et la performance.
Se penche sur les défis de l'apprentissage supervisé en science citoyenne, en mettant l'accent sur la reconnaissance des espèces végétales et l'agrégation des étiquettes.
Explore l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage par transfert, les tâches de prédiction SSL, l'apprentissage des fonctionnalités, les rotations d'images, l'apprentissage contrasté et les apprenants en vision.
