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Explore l'apprentissage du monde ouvert pour les données biomédicales, en mettant l'accent sur la mise à profit de petits ensembles de données et la découverte de nouveaux phénomènes.
Introduit des concepts clés d'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage supervisé, la régression par rapport à la classification et l'algorithme K-Nearest Neighbors.
Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
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'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
