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Séances de cours associées (49)

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

Couvre l'algorithme de rétro-propagation pour les réseaux neuronaux profonds et l'importance de la localité dans CNN.

Raisonnement du programme d'aide à l'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.

Traitement d'image II: classificateurs gaussiens et réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les classificateurs gaussiens, la classification des textures, l'estimation des paramètres, l'apprentissage supervisé et les réseaux neuronaux profonds dans le traitement d'images.

Orthogonalité et méthodes des moindres carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'orthogonalité, les normes et les distances dans les espaces vectoriels pour résoudre des systèmes linéaires.

Arbres de décision et forêts aléatoires: concepts et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.

Hermite Forme normale: Calcul et propriétés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le calcul et les propriétés de la forme normale Hermite (HNF) dans la théorie de la matrice et la théorie du réseau.

Apprentissage supervisé : Espace image et étiquetage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage supervisé, les problèmes de classification binaire et multi-classes, et fait des prédictions à partir d'exemples étiquetés.

Régression linéaire et logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.

Régression du noyau : K-nearest Neighbors Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de régression du noyau et les voisins les plus proches de K pour rendre les données linéairement séparables.

Régression logistique : classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage supervisé, la classification à l'aide de la régression logistique et les défis de l'optimisation.

Modèles linéaires: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la classification binaire et multi-classes, et la régression logistique avec des exemples pratiques.

Distributions et dérivés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les distributions, les dérivés, la convergence et les critères de continuité dans les espaces de fonctions.

Les inégalités de Cheeger Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les inégalités de Cheeger pour les promenades aléatoires sur les graphiques et leurs implications.

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

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

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.

Classificateurs voisins les plus près et malédiction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les classificateurs voisins les plus proches, le compromis entre les biais, la malédiction de la dimensionnalité et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique supervisé.

Transport optimal : Équation thermique et espaces métriques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le transport optimal dans les équations de chaleur et les espaces métriques.

Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.

Lasso et MNIST Basics Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente la régularisation Lasso et son application à l'ensemble de données MNIST, en mettant l'accent sur la sélection des fonctionnalités et les exercices pratiques sur la mise en œuvre de la descente en gradient.

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