Couvre les concepts clés de l'APC, y compris la réduction de la dimensionnalité des données et des fonctions d'extraction, avec des exercices pratiques.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explore les applications d'apprentissage automatique dans la modélisation des matériaux, couvrant la régression, la classification et la sélection des fonctionnalités.
Couvre les arbres de décision pour la régression et la classification, expliquant la construction des arbres, la sélection des caractéristiques et les critères d'induction.
Couvre l'intégration de l'apprentissage automatique avec la microscopie à sonde à balayage pour une automatisation et une efficacité améliorées dans les flux de travail scientifiques.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.