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Paysage et généralisation dans l'apprentissage profond

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Séances de cours associées (58)

Ingénierie des fonctionnalités : données manquantes et normalisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.

Deep Learning : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plongez dans les défis et les avantages de l'apprentissage profond, en soulignant la transition vers les réseaux neuronaux convolutifs et l'impact de la largeur du réseau sur le paysage des pertes.

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.

Régression linéaire : basiques et descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'ingénierie des caractéristiques, l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et minimise la fonction de coût.

Deep Learning : principes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.

Régression du noyau : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression du noyau, la malédiction de la dimensionnalité et les caractéristiques aléatoires des réseaux neuronaux.

Amélioration des modèles du chemin visuel ventral Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.

Overfitting dans l'apprentissage supervisé: études de cas et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Régression du mélange gaussien : théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression du mélange gaussien et le surajustement avec plusieurs fonctions gaussiennes.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Arbres de décision: Classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des arbres de décision pour la classification, couvrant l'entropie, la qualité fractionnée, l'indice Gini, les avantages, les inconvénients, et le classificateur forestier aléatoire.

Vision par ordinateur: aperçus historiques et inspirations de projets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le développement historique de la vision par ordinateur et inspire des idées de projet innovantes.

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

Couvre les modèles génératifs profonds, y compris les auto-encodeurs variationnels, les GAN et les GAN convolutifs profonds.

Maximisation des attentes : paramètres d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de maximisation des attentes pour l'apprentissage des paramètres et la gestion des variables inconnues.

Boltzmann Machine Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la machine de Boltzmann, un type de réseau neuronal récurrent stochastique.

Réseaux neuronaux : Perceptron et rétropropagation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuraux, y compris le modèle perceptron et la rétropropagation.

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

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