Séance de cours

Représentation & Ingénierie des Fonctionnalités

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Dans cours

CIVIL-226: Introduction to machine learning for engineers

Machine learning is a sub-field of Artificial Intelligence that allows computers to learn from data, identify patterns and make predictions. As a fundamental building block of the Computational Thinking education at EPFL, Civil students will learn ML with ...

Description

Cette séance de cours présente les concepts de représentation des entrées et d'ingénierie des fonctionnalités dans l'apprentissage automatique. Il couvre le rôle de l'entrée, les différents types de fonctionnalités, la gestion des valeurs manquantes et des techniques telles que la normalisation des données, l'expansion des fonctionnalités et l'imputation. L'instructeur explique comment transformer les données brutes en vecteurs de fonctionnalités significatifs, l'importance de la conception intelligente des fonctionnalités et les méthodes de prétraitement des données pour les algorithmes d'apprentissage automatique.

Enseignant·e·s (2)

Alexandre Massoud Alahi

Alexandre Alahi is currently an Assistant Professor at EPFL. He spent five years at Stanford University as a Post-doc and Research Scientist after obtaining his Ph.D. from EPFL. His research enables machines to perceive the world and make decisions in the context of transportation problems and smart environments. He has worked on the theoretical challenges and practical applications of socially-aware Artificial Intelligence, i.e., systems equipped with perception and social intelligence. He was awarded the Swiss NSF early and advanced researcher grants for his work on predicting human social behavior. He won the CVPR Open Source Award (2012) for his work on Retina-inspired image descriptors, and the ICDSC Challenge Prize (2009) for his sparsity-driven algorithm that has tracked more than 100 million pedestrians to date. His research has been covered internationally by BBC, abc, PBS, Euronews, Wall street journal, and other national news outlets around the world. Alexandre has also co-founded multiple startups such as Visiosafe, and won several startup competitions. He was elected as one of the Top 20 Swiss Venture leaders in 2010.

Olga Fink

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Han Sun, Leandro Von Krannichfeldt, Keivan Faghih Niresi, Zepeng Zhang, Vinay Sharma, Chenghao Xu, Raffael Pascal Theiler, Kevin Antonio Steiner, Sergei Garmaev, Amaury Wei A dirigé les thèses EPFL de Ismail Nejjar, Mengjie Zhao Cours Data Science for infrastructure condition monitoring CIVIL-332 Le cours couvrira les étapes pertinentes de la surveillance de l'état des infrastructures basée sur les données: l'acquisition des données, en passant p

Source officielle

Concepts associés (32)

Ingénieur

Un ingénieur est un professionnel traitant de problèmes complexes d'ingénierie, notamment en concevant des produits, des processus si nécessaire avec des moyens novateurs, et dirigeant la réalisation et la mise en œuvre de l'ensemble : produits, systèmes ou services. Il ou elle crée, conçoit, innove dans plusieurs domaines tout en prenant en compte les facteurs sociaux, environnementaux et économiques propres au développement durable.

Apprentissage de représentations

En apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.

Ingénieur du son

Le terme ingénieur du son est un terme générique qui peut s'appliquer à des métiers différents, avec des qualifications spécifiques. L'ingénieur du son a pour fonction d'assurer la gestion du son dans différents secteurs d'activité : cinéma (nommé généralement chef-opérateur du son) ; musique ; radio ; télévision ; sonorisation (concerts) ; spectacle vivant ; jeu vidéo. Un ingénieur du son conçoit, fabrique et opère les outils de captation et d'enregistrement pour enregistrer et mixer des programmes sonores aux moyens de machines réelles et virtuelles.

Génie logiciel

Le génie logiciel, l'ingénierie logicielle ou l'ingénierie du logiciel (en software engineering) est une science de génie industriel qui étudie les méthodes de travail et les bonnes pratiques des ingénieurs qui développent des logiciels. Le génie logiciel s'intéresse en particulier aux procédures systématiques qui permettent d'arriver à ce que des logiciels de grande taille correspondent aux attentes du client, soient fiables, aient un coût d'entretien réduit et de bonnes performances tout en respectant les délais et les coûts de construction.

Génie mécanique

Le génie mécanique (ou l'ingénierie mécanique) désigne l'ensemble des connaissances liées à la , au sens physique (sciences des mouvements) et au sens technique (étude des mécanismes). Ce champ de connaissances va de la conception d'un produit mécanique au recyclage de ce dernier en passant par la fabrication, la maintenance, etc. Données dans l'ordre du cycle de vie d'un produit mécanique. Conception de produit : analyse fonctionnelle, dessin industriel, conception assistée par ordinateur.

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

Transformations des intrants ou des extrants

Couvre le traitement des données manquantes, l'ingénierie des fonctionnalités et les transformations de sortie dans l'apprentissage automatique.

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Science axée sur les données : méthodologie MODNet

Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.

Appliquée Machine Learning

Introduit des concepts d'apprentissage automatique appliqués tels que la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et les mesures d'évaluation du rendement.

Paysage et généralisation dans l'apprentissage profond

Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Ingénieur

Apprentissage de représentations