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.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.
