Explore la décomposition de la valeur singulière et l'analyse des composantes principales pour la réduction de la dimensionnalité, avec des applications de visualisation et d'efficacité.
Explore la méthode de classification la plus proche du voisin, en discutant de ses limites dans les espaces de grande dimension et de l'importance de la corrélation spatiale pour des prédictions efficaces.
Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.
