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Explore les opportunités d'apprentissage automatique à l'ère de l'IoT, couvrant les algorithmes de formation, l'apprentissage distribué et les techniques de confidentialité.
Explore les approches d'extraction d'informations telles que les modèles écrits à la main et la supervision à distance, avec des exemples de paires d'entités correspondant à des modèles.
Explore les techniques de segmentation, y compris les modèles CNN et U-Net, pour la reconnaissance et l'analyse d'images, en mettant l'accent sur les méthodes automatisées qui permettent de gagner du temps.
Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
Explore la perspective historique et le développement de l'algorithme AlphaGo, en se concentrant sur l'apprentissage automatique et les stratégies de jeu.
