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Réduction de la dimensionnalité

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Séances de cours associées (32)

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Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

Représentation des données : PCA Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la représentation des données à l'aide de PCA pour la réduction de la dimensionnalité, en se concentrant sur la préservation du signal et l'élimination du bruit.

Classeur voisin le plus proche: Malédiction de la dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la méthode de classification la plus proche du voisin, en discutant de ses limites dans les espaces de grande dimension et de l'importance de la corrélation spatiale pour des prédictions efficaces.

PCA: Cours interactif Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Sur PCA comprend des exercices interactifs et met l'accent sur la réduction de la perte d'information.

Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

Réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la décomposition de la valeur singulière et l'analyse des composantes principales pour la réduction de la dimensionnalité, avec des applications de visualisation et d'efficacité.

Réduction de dimensionnalité: introduction et motivation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.

Analyse en composantes principales : interprétation géométrique et réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions et la représentation des données dans une nouvelle base.

PCA: Concepts clés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'analyse des composantes principales (APC) et ses applications pratiques dans la réduction de dimensionnalité des données et l'extraction des caractéristiques.

Modèles de génération profonde: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles générateurs profonds, y compris les mélanges de multinômes, PCA, autoencodeurs profonds, autoencodeurs convolutionnels, et GANs.

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