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Réduction de dimensionnalité: Malédiction de dimensionnalité

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Séances de cours associées (56)

Apprentissage non supervisé : regroupement et réduction des dimensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé, le regroupement et les techniques de réduction de dimensions.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

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.

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.

Heterodiffusion: Solutés dans les solides Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la diffusion des électrolytes dans les liquides et les solides, en mettant l'accent sur les mécanismes d'hétérodiffusion et les interactions des solutés dans les structures cristallines.

Classification d'image: Arbres de décision et forêts aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.

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.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

Erreurs optimales et transitions de phase Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les erreurs optimales et les transitions de phase dans des modèles de grande dimension.

Caractéristiques du récepteur-exploitant: Courbes ROC Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique les courbes ROC, la courbe de rappel de précision, le RMSLE et la validation du modèle.

Sélection du modèle : évaluation et généralisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la sélection, l'évaluation et la généralisation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'estimation impartiale des performances et les risques de surapprentissage.

Protein Structure Prediction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur la prédiction de la structure des protéines grâce à l'analyse des contacts avec les acides aminés et à des méthodes informatiques avancées.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

Sélection et évaluation du modèle : Dilemma à variation de biais, estimation des crêtes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sur-apprentissage, la généralisation et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.

Évaluation du modèle : métriques et sélection Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.

Introduction à l'apprentissage automatique: bases et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.

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