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Séances de cours associées (32)

Applied Machine Learning: Caractéristiques et Modèles

Explore la collecte de données, la sélection des caractéristiques, la construction de modèles et l'évaluation des performances dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'ingénierie des caractéristiques et la sélection des modèles.

Apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit

Se penche sur les défis et les possibilités de l'apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit, en comparant les modèles statistiques traditionnels avec les méthodes d'apprentissage automatique.

Apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit

Comparer l'apprentissage automatique avec les modèles traditionnels de modélisation du risque de crédit, en mettant l'accent sur les relations non linéaires et les améliorations prédictives.

Modèles statistiques : théories uniformisées des champs

Couvre le lien entre les modèles statistiques et les théories de champ conformes unitaires, en se concentrant sur les points critiques et le rôle des champs locaux.

Inférence pour les processus Max-Stable Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les étapes d'inférence pour les processus max-stable et l'ajustement de modèles de précipitations extrêmes.

Sélection du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la sélection des modèles, en mettant laccent sur le compromis entre la complexité et lerreur dans lanalyse des données.

Méthodes de sélection des variables Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer les méthodes de sélection variable et l'équilibre entre les biais et les variables dans la modélisation statistique.

Sélection et évaluation du modèle : Dilemma à variation de biais, estimation des crêtes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sur-apprentissage, la généralisation et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.

Sélection du modèle : évaluation et généralisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.

Représentation des données : BoW et données déséquilibrées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les problèmes de surajustement, de sélection de modèle, de validation, de validation croisée, de régularisation, de régression du noyau et de représentation des données.

Sélection du modèle: Courbes ROC, Évaluation de régression, Conclusion Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le seuillage, les courbes ROC, l'évaluation de régression, les méthodes naïves et la sélection de modèles dans l'apprentissage automatique.

Représentations et traitement des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, le surajustement, la sélection de modèles, le sac de mots et l'apprentissage avec des données déséquilibrées.