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Maximisation et regroupement des attentes

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Séances de cours associées (55)

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.

Modèles du sujet: Comprendre les structures latentes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

Algorithme de K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme K-means pour regrouper des échantillons de données en k classes sans étiquettes, dans le but de minimiser la fonction de perte.

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.

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Méthodes de regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de regroupement des moyennes K, hiérarchiques et DBSCAN avec des exemples pratiques.

Méthodes de regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine les méthodes de regroupement pour la partition des données en classes significatives lorsque l'étiquetage est inconnu, couvrant les moyennes K, les mesures de dissimilarité et le regroupement hiérarchique.

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.

Introduction au clustering : méthodes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases du clustering dans l'apprentissage non supervisé et ses applications pratiques.

Discretisation : méthodes et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de discrétisation, y compris les techniques d'égale largeur et d'égale fréquence, ainsi que les statistiques x2 pour les tests d'indépendance.

L'apprentissage automatique efficace grâce à la synthèse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.

Apprentissage automatique scientifique: introduction aux modèles en verre Spin Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.

Clustering Evaluation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évaluation de clustering à l'aide de l'index RAND et des ontologies, suivi par les algorithmes de clustering classiques.

Méthodes de clustering : Clustering K-means et densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes k-means, kernel trick et density clustering pour les clusters non convexes.

Groupement : principes et méthodes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes et les méthodes de regroupement dans l'apprentissage automatique, y compris les mesures de similarité, la projection de l'APC, les moyennes K et l'impact de l'initialisation.

Sous-typage biologique en psychiatrie: l'espoir, la controverse et une nouvelle méthode Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les progrès du sous-typage biologique en psychiatrie, en mettant l'accent sur le trouble dépressif majeur et le trouble du spectre autistique.

Modèles de blocs : Analyse continue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le modèle de bloc stochastique, le regroupement spectral et la compréhension non paramétrique des modèles de bloc, en mettant l'accent sur les mesures pour comparer les modèles graphiques.

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.

Théorie statistique : Fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.

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