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Séances de cours associées (56)

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.

Réseaux neuronaux récurrents : Détection de la langue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la détection des langues à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et de concepts d'apprentissage supervisé.

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.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, les histogrammes, les réseaux neuronaux et les concepts d'apprentissage profond.

Arbres de décision: Classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.

Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.

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.

Sélection et évaluation des modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute du cadre expérimental de sélection et d'évaluation des modèles d'apprentissage supervisé afin d'éviter tout surajustement.

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.

Recherche de graphiques: Réseaux neuronaux et apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans la recherche graphique, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond, couvrant des sujets tels que les réseaux neuronaux convolutionnels et les réseaux neuronaux artificiels.

Deep Learning : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plongez dans les défis et les avantages de l'apprentissage profond, en soulignant la transition vers les réseaux neuronaux convolutifs et l'impact de la largeur du réseau sur le paysage des pertes.

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.

Perspectives géométriques sur les modèles d'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les perspectives géométriques des modèles d'apprentissage profond, explorant leur vulnérabilité aux perturbations et l'importance de la robustesse et de l'interprétabilité.

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