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.
Discute des méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la régression du noyau et les machines vectorielles de support, y compris leurs formulations et applications.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Couvre les solutions les moins carrées pour les systèmes linéaires utilisant des opérations matricielles et des systèmes normaux, illustrés par des exemples.
Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.
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 les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.
Explore les applications d'apprentissage automatique dans la modélisation des matériaux, couvrant la régression, la classification et la sélection des fonctionnalités.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
