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Sélection et évaluation des modèles

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Séances de cours associées (52)

Sélection du modèle : évaluation et généralisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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

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.

Kernel Methods: Comprendre les sur-ajustements et la sélection des modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.

Validation croisée et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.

Représentations et traitement des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, le surajustement, la sélection des modèles, la validation croisée et les défis de données déséquilibrés.

Régularisation optimale de la force et des courbes d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le chargement des ensembles de données, la compréhension des dimensions, les courbes d'apprentissage et l'impact de la régularisation sur les surajustements.

Analyse en composantes principales : interprétation géométrique et réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions et la représentation des données dans une nouvelle base.

Validation croisée : Techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de validation croisée, d'ajustement excessif, de régularisation et de régression dans l'apprentissage automatique.

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.

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.

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.

Évaluation du modèle : métriques et sélection Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Pipeline de classification : construction et évaluation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la construction et l'évaluation d'un pipeline de classification à l'aide d'ensembles de données de tweet.

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.

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.

Sélection et évaluation du modèle : Dilemma à variation de biais, estimation des crêtes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sur-apprentissage, la généralisation et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.

Bâtir des réseaux neuraux : stratégies d'assemblage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se concentre sur l'assemblage des éléments constitutifs du réseau neuronal et sur la gestion de la rareté des données à l'aide de diverses stratégies et hypothèses.

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.

Deep Learning : Perceptron multicouche et formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur les perceptrons multicouches et leurs processus de formation.

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