Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Se penche sur les techniques avancées de prétraitement des données, qui couvrent l'encodage catégorique, le traitement des données manquantes et les ensembles de données déséquilibrés, en mettant l'accent sur les mesures des performances et la comparaison des classificateurs.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Explore la réduction des dimensions linéaires grâce à la PCA, à la maximisation de la variance et à des applications réelles telles que l'analyse des données médicales.
Explore Kernel K- signifie regroupement, interprétation des solutions, traitement des données manquantes, et sélection des ensembles de données pour l'apprentissage automatique.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'utilisation de Piazza pour les communications liées à la classe et les exercices pratiques en Python.
Explore l'analyse des composants principaux pour la réduction de la dimensionnalité dans l'apprentissage automatique, en présentant ses capacités d'extraction de fonctionnalités et de prétraitement de données.
Explore la sécurité de l'apprentissage automatique, y compris le vol de modèles, la modification des extrants, les conditions conflictuelles et les défis liés à la protection de la vie privée, soulignant l'importance de corriger les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
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 les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
