Fondements de l'apprentissage automatique

Cette séance de cours couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire, la classification et les algorithmes de régression. Il se décline en sujets tels que PCA, LDA, méthodes de noyau, modèles générateurs profonds, et techniques de réduction de dimensionnalité comme t-SNE et VAE. L'instructeur explique les concepts à l'aide d'exemples tirés de l'analyse de documents, de l'intégration de mots et de modèles de séquence à séquence.