Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
