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Modèles du sujet: Allocation de dirichlet latent

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Séances de cours associées (52)

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

Spin Glasses et estimation bayésienne Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

Fondements de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.

Modèles de mélange gaussien et signaux sonores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de mélange gaussien et dénigre les signaux bruyants à l'aide d'une approche probabiliste.

Gaussian Naive Bayes & K-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bayes naïfs gaussiens, les voisins les plus proches du K et le réglage hyperparamétrique dans l'apprentissage automatique.

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.

Distribution normale : propriétés et calculs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

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.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Séance de révision : Module 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.

Modèles asymétriques : Coefficient extrême Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles asymétriques et le coefficient extrême dans la dépendance à l'extrême valeur.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Introduction à la classification des images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

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.

Fondements de l'apprentissage automatique : Découverte de la structure, classification, régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, y compris la découverte de la structure, la classification et la régression.

Exploration de données: Introduction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.

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