Séances de cours associées à Boltzmann Machine

Comprendre l'apprentissage automatique : des modèles parfaitement solubles

Explore l'apprentissage automatique à travers des modèles solvables, couvrant la complexité des échantillons, les réseaux neuronaux et les lacunes de calcul.

Représentations et traitement des données dans l'apprentissage automatique

Couvre les représentations de données et les techniques de traitement essentielles pour des algorithmes d'apprentissage automatique efficaces.

Équation de transport: Analyse numérique

Couvre l'optimisation, les problèmes de contrôle et les réseaux neuronaux dans le contexte de l'équation de transport.

Bases de l'apprentissage automatique

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.

Évaluation de l'exactitude et de la robustesse de la machine sur ImageNet

Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.

Réseaux neuronaux : formation et activation

Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Physique statistique dans l'apprentissage automatique: Comprendre l'apprentissage profond

Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

Paysage et généralisation dans l'apprentissage profond

Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation

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.

Réseaux neuronaux : Perceptrons multicouches

Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.

Introduction à l'apprentissage automatique

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la classification.

Comprendre l'apprentissage profond

Explore les fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris la classification de l'image, les principes de travail du réseau neuronal et les défis de l'apprentissage automatique.

Analyse des documents : Modélisation des sujets

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

Classement multiclasses

Couvre le concept de classification multiclasse et les défis de la séparation linéaire des données avec les classes multiples.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond

Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.

Méthodes numériques stochastiques efficaces

Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.

Introduction à l'apprentissage automatique

Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.

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