Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore les modèles d'affaires des plateformes populaires, l'impact de la publicité ciblée, les bulles de filtre, le harcèlement en ligne et la technologie en politique.
Déplacez-vous dans les médias sociaux, le contenu généré par les utilisateurs, les modèles d'affaires, la publicité ciblée et les défis de la désinformation.
Explore la domination de Google et Facebook dans la publicité sur Internet, couvrant les revenus, les statistiques des utilisateurs, les enchères publicitaires et la confidentialité des données.
Explore les enjeux mondiaux de la publicité en ligne, couvrant les grandes entreprises, les marchés à deux faces, les moteurs de recherche, les défis de ciblage publicitaire, le partage de données par applications mobiles, le capitalisme de surveillance et le projet Solid de Tim Berners-Lee.
Explore les regrets des bandits à bras multiples, en équilibrant l'exploration et l'exploitation pour une prise de décision optimale dans des applications réelles.
Explore les stratégies de communication efficaces, le mix de communication marketing, la communication internationale et les considérations de publicité culturelle.
Explore l'évolution historique et les aspects juridiques des lois sur la protection des données, des instruments internationaux, des défis du suivi en ligne, des bases juridiques pour le traitement des données à caractère personnel et des règles de confidentialité.
Explore l'avenir des protéines durables, y compris les méthodes végétales, cultivées et de fermentation, mettant en évidence l'édition de gènes et les technologies CRISPR-Cas9.
Discuter des défis de recherche contextuels, en mettant l'accent sur les corruptions conflictuelles sur les marchés en ligne et la prise de décisions séquentielles.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.
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.
