Séances du CS-433: Machine learning

Introduction à l'apprentissage automatique: Principes fondamentaux de la régression

Présente les principes fondamentaux de la régression dans l'apprentissage automatique, couvrant la logistique des cours, les concepts clés et l'importance des fonctions de perte dans l'évaluation des modèles.

Fonctions de perte et optimisation

Explore les fonctions de perte, la descente de gradient et l'impact de la taille des pas sur l'optimisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant l'équilibre délicat requis pour une convergence efficace.

Soutenez des machines de vecteur : Maximiser la marge

Explore les machines vectorielles de support, maximisant la marge pour une classification robuste et la transition vers la SVM logicielle pour les données séparables non linéairement.

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Régression de la crête du noyau et le trick du noyau

Explore Kernel Ridge Regression, le Kernel Trick, Représenter Theorem, dispose d'espaces, matrice du noyau, prédiction avec les noyaux, et la construction de nouveaux noyaux.

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Réseaux neuronaux convolutifs : structure et régularisation

Explore les réseaux neuronaux convolutifs, l'augmentation des données, la dégradation du poids et le décrochage pour améliorer les performances du modèle.

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Apprentissage par machine de l'adversaire

Explorez les vulnérabilités des réseaux neuronaux aux attaques antagonistes et les stratégies pour améliorer la robustesse des modèles.

Bias dans l'apprentissage automatique

Explore l'impact des biais dans les modèles et les stratégies d'apprentissage automatique pour atténuer les risques.

Éthique et équité dans l’apprentissage automatique

Explore les implications éthiques du déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique et souligne l'importance de l'équité dans les processus décisionnels.

Optimisation : descente de gradient et sous-gradients

Explore des méthodes d'optimisation telles que la descente de gradient et les sous-gradients pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, y compris des techniques avancées telles que l'optimisation d'Adam.

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Analyse des facteurs latents : classification des genres de films

Explore l'analyse des facteurs latents pour la classification des genres de films basée sur les leads masculins et féminins.

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