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CS-433: Machine learning

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Séances de ce cours (40)

Surveillance environnementale : récifs coralliens

Explore l'utilisation de l'apprentissage automatique pour surveiller les récifs coralliens en mer Rouge, en se concentrant sur la reconstruction 3D et l'évaluation de la biodiversité.

Méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique

Explore les méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.

Modèles linéaires et suréquipement

Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.

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Sélection du modèle : Généralisation et Validation

Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.

Bias-Variance

Explore limpact de la complexité du modèle sur la qualité de la prédiction à travers le compromis biais-variance, en mettant laccent sur la nécessité déquilibrer le biais et la variance pour une performance optimale.

Support machine vectorielle et régression logistique

Explique la machine vectorielle de soutien et la régression logistique pour les tâches de classification, en mettant l'accent sur la maximisation de la marge et la minimisation des risques.

Régression logistique : modélisation et optimisation de la probabilité

Explore la régression logistique pour la classification binaire, couvrant la modélisation des probabilités, les méthodes d'optimisation et les techniques de régularisation.

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