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.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Couvre la formation de régression linéaire pour trouver la meilleure ligne pour des points de données donnés, essentielle pour prédire les prix des maisons.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
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.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
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.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
