Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.
Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.
Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.
Couvre les instruments fondés sur le marché pour la réduction des émissions et leur efficacité à minimiser les coûts entre les différentes sources d'émissions.
