Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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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.
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.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
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.
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.
Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.
Explore Ridge et Lasso Regression pour la régularisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur le réglage hyperparamétrique et la visualisation des coefficients des paramètres.
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.
S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.
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.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
