Couvre les inégalités, la distribution gaussienne, l'estimation des risques et les tests de méthode de classification dans les probabilités et les statistiques.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Explore les mots, les jetons et les modèles de langage en PNL, couvrant les défis liés à leur définition, à l'utilisation du lexique, aux n-grammes et à l'estimation des probabilités.
Explore les lexiques, les n-grammes et les modèles de langage, soulignant leur importance dans la reconnaissance des mots et l'efficacité des n-grammes pour diverses tâches.
Couvre des modèles thématiques, en se concentrant sur l'allocation de Dirichlet latente, le regroupement, les MGM, la distribution de Dirichlet, l'apprentissage LDA et les applications en humanités numériques.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Présente l'attribution des dirichlets latents pour la modélisation des sujets dans les documents, en discutant de son processus, de ses demandes et de ses limites.
Couvre les bases de la physique, mettant l'accent sur la compréhension des phénomènes naturels et le rôle des mathématiques dans la représentation des lois physiques.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.