Cours

MICRO-455: Machine learning I

Résumé

Real-world engineering applications must cope with a large dataset of dynamic variables, which cannot be well approximated by classical or deterministic models. This course gives an overview of methods from Machine Learning for the analysis of non-linear, highly noisy and multi dimensional data

Séances de cours

Enseignant·e

Aude Billard

Expertise Machine LearningRoboticsMechatronicsDynamical SystemsComputational Neuroscience Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hanli Zhang, Maximilian Schmitz, Luyin Hu, Baiyu Peng, Erfan Etesami, Sthithpragya Gupta, Kuanqi Cai A dirigé les thèses EPFL de Eric Sauser, Sylvain Calinon, Micha Hersch, Florent Günter, Biljana Petreska von Ritter-Zahony, Basilio Noris, Elena Gribovskaya, Seyed Mohammad Khansari Zadeh, Seungsu Kim, Ashwini Shukla, Klas Jonas Alfred Kronander, Luka Lukic, Miao Li, Ravin L

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/machine-learning-i-MICRO-455

Page Moodle

http://go.epfl.ch/MICRO-455

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Séances de ce cours (60)

Fondements de l'apprentissage automatique

Couvre des concepts clés et des exemples d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique.

Pièges et avertissements dans l'apprentissage automatique

Couvre les défis de l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de choisir des données et des algorithmes pertinents.

Pièges et avertissements dans l'apprentissage automatique

Couvre l'importance des données et des algorithmes dans l'apprentissage automatique et comment éviter le bruit.

Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

Explore l'analyse des composants principaux pour la réduction de la dimensionnalité dans l'apprentissage automatique, en présentant ses capacités d'extraction de fonctionnalités et de prétraitement de données.

PCA: Intuition

Couvre les bases de l'APC, les exercices sur la réduction de la dimensionnalité et les critères de choix des projections.

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