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Comprendre les auto-encodeurs

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Séances de cours associées (58)

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

Modèles de génération profonde Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles génératifs profonds, y compris les auto-encodeurs variationnels, les GAN et les GAN convolutifs profonds.

Revue du Machine Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.

Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité et regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.

PCA: Directions de la plus grande variance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'APC, trouvant les directions de la plus grande variance, la réduction de dimensionnalité des données et les limites de l'APC.

Modèles de génération profonde: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles générateurs profonds, y compris les mélanges de multinômes, PCA, autoencodeurs profonds, autoencodeurs convolutionnels, et GANs.

Réduction de la dimensionnalité : PCA et LDA Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.

Concepts d'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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 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.

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.

Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.

Introduction à la science des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.

Deep Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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.

Réseaux neuronaux convolutionnels : filtres et canaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le partage du poids, les filtres, les canaux et l'augmentation des données dans les réseaux neuronaux convolutionnels.

L'apprentissage automatique et l'IA moderne: l'analyse SWOT Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.

Représentations et traitement des données dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les représentations de données et les techniques de traitement essentielles pour des algorithmes d'apprentissage automatique efficaces.

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