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Introduction à l'apprentissage supervisé et à la théorie de la décision

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Séances de cours associées (51)

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.

Classification binaire par régression: fonctions de décision et fonctions de coût Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification binaire par régression, fonctions de décision et diverses fonctions de coût.

Optimisation dans la théorie de la décision : estimation impartiale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.

Régression paramétrique : Régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les régressions paramétriques, en mettant l'accent sur la simplicité et la complexité des compromis de régression linéaire entre les modèles paramétriques et non paramétriques.

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

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.

Théorie statistique : cadre de la théorie de la décision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.

Décisions en situation de risque et d’incertitude : Perspectives sur l’économie comportementale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plonge dans la prise de décision sous le risque, la rationalité limitée, la théorie des prospects et le cadrage, avec des idées de l'économie comportementale.

Classification d'image: Arbres de décision et forêts aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.

Régression linéaire : basiques et descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris l'ingénierie des caractéristiques, l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et minimise la fonction de coût.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Optimisation des plans de papier Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation des plans de papier et des structures douces pour la génération de poussées.

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Erreurs optimales et transitions de phase Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les erreurs optimales et les transitions de phase dans des modèles de grande dimension.

Sélection des concepts et exploration de l'espace commercial Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'analyse de décision, les méthodes de sélection de concept, la non-dominance et l'optimisation dans la conception du système.

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.

Extraction de l'information : approches et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les approches d'extraction d'informations, y compris les modèles écrits à la main et l'apprentissage supervisé.

Évaluation du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.

Amélioration des modèles du chemin visuel ventral Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.

Théorie avancée de l'information: F-Divergences et erreur de généralisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre f-divergences et erreur de généralisation dans la théorie de l'information avancée.

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