Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Explore l'indexation dans les systèmes de base de données, couvrant le stockage, les fichiers, et des techniques efficaces de récupération de données utilisant différents types d'index.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.
