Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Couvre les diagnostics de régression pour les modèles linéaires, en soulignant limportance de vérifier les hypothèses et didentifier les valeurs aberrantes et les observations influentes.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore les avantages prouvables d'une surparamétrie dans la compression des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des réseaux neuronaux profonds et sur l'importance du recyclage pour améliorer les performances.
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Explore la transition vers la sécurité des communications grâce à l'étude de cas biométrique du passeport, couvrant la RFID, les exemples d'identité, la MRTD, l'EAC et les protocoles cryptographiques.
Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.
Introduit des techniques de calcul multipartis sécurisés, couvrant des cadres théoriques, des modèles de sécurité et des applications pratiques dans la cryptographie de préservation de la vie privée.
Explore l'intersection entre l'apprentissage automatique et la cryptographie, en mettant l'accent sur l'apprentissage automatique sûr à travers des outils et des modèles cryptographiques.
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Explore l'algorithme CSIDH, un schéma cryptographique post-quantique basé sur des isogénies, discutant de son histoire, de son fonctionnement interne et de sa sécurité.
Explore Secure Multi-Party Computation, techniques cryptographiques, modèles de menace, actions secrètes additives, et applications du monde réel des protocoles de préservation de la vie privée.
Explore l'impact de l'informatique quantique sur la cryptographie, en mettant l'accent sur les vulnérabilités, les systèmes de preuve et les orientations futures de la recherche.
Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.
