Discute du surajustement, de la sélection des modèles, de la validation croisée, de la régularisation, des représentations de données et de la gestion des données déséquilibrées dans l'apprentissage automatique.
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Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.
Couvre les paradigmes de confidentialité, la collecte de données par les entreprises, les cadres juridiques, la confiance dans les fournisseurs de données et le débat sur la sécurité par rapport à la vie privée.
Couvre des sujets avancés dans la dynamique rotationnelle, y compris les effets gyroscopiques et la dynamique du corps solide, avec des exercices pratiques et des annonces.
Explorez des données semi-structurées, intégrez des informations de schéma pour expliquer les valeurs et les relations des données, discutez du XML, des avantages des données sans schéma et de la sérialisation.
