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Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux

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Séances de cours associées (53)

Machine Learning non linéaire : les voisins les plus proches et l’expansion des fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la transition des modèles linéaires aux modèles non linéaires, en se concentrant sur k-NN et les techniques d'expansion des caractéristiques.

Caractéristiques du récepteur-exploitant: Courbes ROC Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique les courbes ROC, la courbe de rappel de précision, le RMSLE et la validation du modèle.

Back-propagation: Comprendre les réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la rétropropagation dans les réseaux neuronaux, la mise à jour des poids en fonction des erreurs et l'évaluation des réseaux par le biais de pertes d'entraînement et de tests.

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.

Régression du mélange gaussien : théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression du mélange gaussien et le surajustement avec plusieurs fonctions gaussiennes.

Réseaux neuronaux multicouches Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux multicouches et le processus d'entraînement des réseaux entièrement connectés avec des couches cachées.

Overfitting dans l'apprentissage supervisé: études de cas et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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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.

Architectures de transformateurs : mécanismes d'attention subquadratiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.

Régression de la crête du noyau : formules équivalentes et théorème du représentant Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Kernel Ridge Regression, formulations équivalentes, Représenter Theorem, Kernel astuce, et la prédiction avec les noyaux.

Régression linéaire et pondérée: une solution pour les exercices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les exercices sur les solutions de régression linéaire et pondérée, les problèmes de RVS et les moindres carrés réguliers.

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

Deep Learning : principes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.

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