Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
Couvre les bases de la conception et de l'analyse expérimentales, en mettant l'accent sur les techniques statistiques comme l'ANOVA, la régression, la médiation et la modération.
Explore l'importance de l'analyse comparative entre les sexes dans la recherche de mise en oeuvre sur les maladies de la pauvreté, en mettant l'accent sur les objectifs transformatifs et l'inclusivité.
Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Introduit des concepts d'apprentissage automatique appliqués tels que la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et les mesures d'évaluation du rendement.
Présente une description de projet pour la construction de chatbots éducatifs à l'aide de modèles de type ChatGPT, décrivant les étapes, les politiques et le partage de données à des fins de recherche.
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 méthodes de recherche économique, les projets de groupe, les méthodes scientifiques et les défis liés à l'application des résultats de la recherche.
Couvre les méthodes d'observation en sciences sociales, en mettant l'accent sur l'observation directe et indirecte, l'observation participante et l'ethnographie multi-située.
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.
