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Cette séance de cours s'inscrit dans le concept de modèles thématiques, en mettant l'accent sur la compréhension des structures latentes au sein des données. En commençant par une récapitulation sur le regroupement et l'estimation de la densité, elle progresse vers l'estimation de la densité gaussienne et les modèles de mélange gaussien. La séance de cours explore ensuite l'interprétation variable latente des MGM, des algorithmes d'apprentissage et des limites. Il se termine par un examen approfondi de l'allocation de dirichlet latent (ALD) en tant que forme de réduction de dimensionnalité et de son processus générateur. La séance de cours couvre également l'inférence variationnelle et l'évaluation des modèles LDA en utilisant la perplexité. De plus, il traite de l'application de la LDA aux humanités numériques et fournit des ressources pour une exploration plus approfondie.