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Estimation du regroupement et de la densité

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Séances de cours associées (55)

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.

Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

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 du sujet: Comprendre les structures latentes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.

Méthodes d'extraction et de regroupement de fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.

Algorithme de K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme K-means pour regrouper des échantillons de données en k classes sans étiquettes, dans le but de minimiser la fonction de perte.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Modèles du sujet: Allocation de dirichlet latent Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des modèles thématiques, en se concentrant sur l'allocation de Dirichlet latente, le regroupement, les MGM, la distribution de Dirichlet, l'apprentissage LDA et les applications en humanités numériques.

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.

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.

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.

Introduction à l'apprentissage automatique: bases et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.

Traitement statistique du signal Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles de mélange gaussien, le denoising, la classification des données et le tri à laide de lanalyse en composantes principales.

Analyse des composantes principales : réduction des dimensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions des ensembles de données et ses implications pour les algorithmes d'apprentissage supervisés.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Techniques d'analyse de données: Amplitude Shift Keying et méthodes graphiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la saisie par décalage d'amplitude et diverses techniques d'analyse de données à l'aide de Jupyter Notebooks.

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.

Clustering: Apprentissage sans supervision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les algorithmes de regroupement, les méthodes d'évaluation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.

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