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Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation

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Équation de transport: Analyse numérique

Couvre l'optimisation, les problèmes de contrôle et les réseaux neuronaux dans le contexte de l'équation de transport.

Clustering: Théorie et pratique

Couvre la théorie et la pratique des algorithmes de regroupement, y compris PCA, K-means, Fisher LDA, groupement spectral et réduction de dimensionnalité.

Estimation du regroupement et de la densité

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

CS-233 - 2024: Lecture 12

Traitement statistique du signal

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

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.

Classification d'image: Arbres de décision et forêts aléatoires

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Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé

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.

Deep Learning

Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.

Machines vectorielles de soutien: cartographie de données non linéaire

Explore la correspondance des données non linéaires avec des dimensions plus élevées à l'aide de la SVM et couvre l'expansion des caractéristiques polynomiales, la régularisation, les implications sonores et les méthodes d'ajustement des courbes.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs

Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.

Régression logistique : modélisation et optimisation de la probabilité

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Fondements de l'apprentissage automatique

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant la classification supervisée, la régression logistique et la maximisation de la marge.

Amélioration des modèles du chemin visuel ventral

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.

Analyse des données textuelles: réduction de la classification et de la dimensionnalité

Explore la classification des données textuelles, en se concentrant sur des méthodes telles que les bayes naïques et les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse des composantes principales.

Physique statistique dans l'apprentissage automatique: Comprendre l'apprentissage profond

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Optimisation des réseaux neuraux

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Réseaux de neurones : multicouches

Explique le processus d'apprentissage dans les réseaux neuronaux multicouches, y compris la rétropropagation, les fonctions d'activation, la mise à jour des poids et la rétropropagation des erreurs.

Concepts d'apprentissage par renforcement

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.