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Cours

COM-406: Foundations of Data Science

Séances de ce cours (89)

Représentations du signal

Couvre les représentations du signal en utilisant des transformées de Fourier et des théorèmes de projection dans le plan temps-fréquence.

Représentations du signal

Couvre le concept de représentations de signaux à l'aide d'ondelettes et de l'ondelette de Haar.

Représentations du signal

Couvre les représentations de signaux en utilisant des concepts tels que les ondelettes Haar et les filtres FIR.

Wavelet Design : Transformée de Fourier

Couvre la conception des ondelettes utilisant la transformée de Fourier et les procédures de sélection des fonctions des ondelettes.

Bandits à bras multiples

Couvre les bandits multi-armes dans l'apprentissage du renforcement, explorant le compromis entre l'exploration et l'exploitation pour minimiser les regrets.

Bandits à bras multiples : regrets et exploration

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.

Bandits à bras multiples: Limite supérieure de confiance

Couvre l'algorithme Upper Confidence Bound pour les bandits à bras multiples.

Bandits à bras multiples

Discute des algorithmes pour équilibrer l'exploration et l'exploitation dans les processus décisionnels.

Probabilité de révision

Introduit des variables aléatoires sous-gaussiennes et sous-exponentielles, des attentes conditionnelles et des normes Orlicz.

Bandits multibras : exploration vs exploitation

Explore l'équilibre entre l'exploration et l'exploitation dans les algorithmes de bandit multi-bras.

Bandits à bras multiples

Explore des algorithmes pour équilibrer l'exploration et l'exploitation dans un environnement probabiliste.

Bandits à bras multiples

Explore les bandits multibras dans des contextes antagonistes et des stratégies pour optimiser les récompenses.

Estimation empirique : Estimation de la distribution

Couvre les méthodes d'estimation des distributions de probabilité à partir d'échantillons.

Estimation de la distribution

Couvre l'estimation des distributions en utilisant diverses méthodes telles que la perte minimale et les attentes.

Estimation de la distribution

Couvre le concept d'estimation de la distribution et l'optimisation des paramètres à l'aide de différents estimateurs.

Estimation de la distribution

Explore l'estimation de la distribution, les contraintes dans les estimateurs et l'analyse concurrentielle pour une estimation robuste.

Estimation de la distribution

Couvre l'estimation des distributions à l'aide d'échantillons et de modèles de probabilité.

Essais de propriétés

Couvre le concept de test de propriété en utilisant des méthodes statistiques.

Détection et estimation

Couvre la classification binaire, les tests d'hypothèse, les tests de rapport de vraisemblance et les règles de décision.

Mesures de l'information : Entropie et théorie de l'information

Explique comment l'entropie mesure l'incertitude dans un système en fonction des résultats possibles.